面向卷积神经网络的FPGA硬件加速器设计.pdf

业控制计算机曳 园员愿 年第猿员 卷第远 期 99 面向卷积神经网络的云孕郧粤 硬件加速器设计鄢 阅藻泽蚤早灶 燥枣 云孕郧粤 匀葬则凿憎葬则藻 粤糟糟藻造藻则葬贼燥则 枣燥则 悦燥灶增燥造怎贼蚤燥灶葬造 晕藻怎则葬造 晕藻贼憎燥则噪 肖 皓员袁 祝永新 汪 宁 田犁 汪辉 员 上海大学材料科学与工程学院袁上海 圆园员圆员园曰 中 科学院上海高等研究院袁上海 园员 员园冤 摘要院近几年来袁随着人工智能的迅猛发展袁卷积神经网络在图像识别尧自动驾驶等领域发挥着越来越重要的作用遥 作 为一种计算密集型网络袁卷积神经网络需要大量的计算资源与时间袁而卷积层是网络中运算量最大的部分遥 针对这一结构 特点袁设计基于云孕郧粤 的流水线乘加模块与池化模块袁并在多个维度上提高了卷积原池化层运算过程中的并行度遥 经过验 证袁该云孕郧粤 加速单元的加速效果能够达到悦孕哉 与郧孕哉 的苑 倍和猿 倍袁同时功耗仅为它们的圆苑援远苑豫和 员愿援怨猿豫遥 关键词院卷积神经网络袁人工智能袁云孕郧粤袁硬件加速器 粤遭泽贼则葬糟贼押粤 云孕郧粤 遭葬泽藻凿 责蚤责藻造蚤灶藻 葬糟糟藻造藻则葬贼燥则 蚤泽 凿藻泽蚤早灶藻凿熏葬灶凿 责葬则葬造造藻造蚤泽皂 蚤灶 贼澡藻 糟燥灶增燥造怎贼蚤燥灶原责燥燥造蚤灶早 造葬赠藻则 燥灶 泽藻增藻则葬造 凿蚤鄄 皂藻灶泽蚤燥灶泽 蚤泽 蚤皂责则燥增藻凿援陨贼 蚤泽 增藻则蚤枣蚤藻凿 贼澡葬贼 贼澡藻 糟燥皂责怎贼葬贼蚤燥灶葬造 藻枣枣蚤糟蚤藻灶糟赠 燥枣 贼澡藻 葬糟糟藻造藻则葬贼燥则 糟葬灶 则藻葬糟澡 苑 贼蚤皂藻泽 葬灶凿 猿 贼蚤皂藻泽 贼澡葬贼 燥枣 悦孕哉 葬灶凿 郧孕哉熏葬灶凿 贼澡藻 责燥憎藻则 糟燥灶泽怎皂责贼蚤燥灶 蚤泽 燥灶造赠 苑援远苑豫 葬灶凿 员愿援怨猿豫 燥枣 贼澡藻皂援 运藻赠憎燥则凿泽押糟燥灶增燥造怎贼蚤燥灶葬造 灶藻怎则葬造 灶藻贼憎燥则噪熏葬则贼蚤枣蚤糟蚤葬造 蚤灶贼藻造造蚤早藻灶糟藻熏云孕郧粤熏澡葬则凿憎葬则藻 葬糟糟藻造藻则葬贼燥则 近几年来袁随着人工智能的迅猛发展袁卷积神经网络渊悦燥灶鄄 躁造 越枣渊怎 冤躁造 渊 冤 增燥造怎贼蚤燥灶葬造 晕藻怎贼则葬造 晕藻贼憎燥则噪冤 也受到了越来越多的重视遥 悦晕晕 造 造原员 造 其中袁怎 是通过将上一层的输出特征图 与对应权值噪 进 是一种计算密集型的深度学习模型袁 如今被广泛应用于图像识 躁 蚤 蚤躁 造 咱员暂 行卷积并偏置后得到袁 代表第造 层第躁 个通道的输出特征图袁酝躁 别尧自动驾驶等领域 遥 随着网络深度的不 增加袁模型规模日 躁 益庞大袁计算负荷也成倍增长袁传统的依托悦孕哉 架构的计算方 代表用于计算怎 的输入特征图子集袁枣则代表激活函数袁 常用的造