问小白 wenxiaobai
资讯
历史
科技
环境与自然
成长
游戏
财经
文学与艺术
美食
健康
家居
文化
情感
汽车
三农
军事
旅行
运动
教育
生活
星座命理

基于CNN FPGA加速器的深度学习算法实现及性能优化

创作时间:
作者:
@小白创作中心

基于CNN FPGA加速器的深度学习算法实现及性能优化

引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/iUWrWdPaWYgg/article/details/140303309

近年来,深度学习算法在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的突破,但由于深度学习算法的计算复杂度高,对硬件设备性能的要求也越来越高。传统的CPU在运行深度学习算法时,效率低下,因此需要借助专门的硬件平台来加速计算,提高算法的运行速度。本文介绍了一种基于CNN FPGA加速器的深度学习算法实现方法,旨在提供一种高效的计算加速方案。

CNN FPGA加速器实现原理

CNN FPGA加速器是通过将深度学习算法的计算过程以硬件形式实现,从而提高运行速度。具体实现过程如下:

  • 2.1 网络软件部分

本文采用TensorFlow2作为网络软件部分的实现工具,通过Python将深度学习网络的权值导出。这一步骤可以保证软硬件的一致性,将网络中的权值保存在片上RAM中,为后续的硬件部分提供数据。

  • 2.2 硬件部分

硬件部分采用Verilog进行手写代码的实现,具有高可读性。通过Vivado开发工具,进行资源分配和参数配置,可以根据速度或面积要求设置不同的加速效果。

工程结构

本工程的结构如图一所示,其中包括网络软件部分和硬件部分。工程提供了基础的testbench,用于测试加速器的输入。加速器输入存储在片上RAM中,以提高运行效率。

资源占用

本工程实现部署在Artix7 FPGA XC7A200T上,资源占用与运行速度可以进行折中。通过调整资源的使用量,可以实现不同的加速效果。图二展示了Artix7 FPGA XC7A200T所占用的资源情况。

网络结构

本工程实现的深度学习网络结构示意图如图三所示,其中展示了一个输入为28281的网络。图四和图五展示了可配置的卷积层和池化层部分,可以根据具体需求进行参数配置。

性能优化

经过测试,本工程实现的CNN FPGA加速器在单张图片推理时间上,约为50us。在实际应用中,可以通过进一步优化硬件设计和参数配置,提高运行速度,实现更高效的图像识别。

总结

本文介绍了一种基于CNN FPGA加速器的深度学习算法实现方法,通过软件到硬件的部署,实现了对CNN算法的加速。该方法具有较高的性能和灵活性,可根据实际需求进行参数配置,达到不同的加速效果。未来,可以进一步研究并优化硬件设计和参数配置,提高算法的运行速度和准确性。

关键词:CNN FPGA加速器,深度学习算法,硬件部署,Verilog,Vivado,资源占用,性能优化

相关的代码,程序地址如下:http://imgcs.cn/624043661539.html

© 2023 北京元石科技有限公司 ◎ 京公网安备 11010802042949号