基于片上系统的可配置卷积神经网络加速器的设计与实现OA北大核心CSTPCD
Design and implementation of configurable CNN accelerator based on SoC
针对现阶段卷积神经网络(CNN)加速器的设计只能部署在单一现场可编程门阵列(FPGA)平台、不支持硬件平台升级迭代的问题,设计了一种基于片上系统(SoC)的可配置CNN加速器.该加速器具备以下2个特点:(1)在电路设计中将数据位宽、中间缓存空间大小、乘法器阵列(MAC)并行度作为一种可选配置参数,通过调整资源使用量,使得该加速器能够适配不同FPGA硬件;(2)提出了动态数据复用的策略,通过对比数据传输过程中不同复用方式下的总参数量差异,动态地选择…查看全部>>
A configurable convolutional neural network(CNN)accelerator based on system of chip(SoC)is designed to address the issue that the current design of CNN accelerators can only be deployed within a single field programma-ble gate array(FPGA)and cannot be used across platforms.The accelerator has two characteristics.First,in the circuit design,data bit width,intermediate buffer space size,and multiply accumulate(MAC)array parallelism are optional configuration p…查看全部>>
张立国;杨红光;金梅;申前
燕山大学电气工程学院 秦皇岛 066004燕山大学电气工程学院 秦皇岛 066004燕山大学电气工程学院 秦皇岛 066004燕山大学电气工程学院 秦皇岛 066004
卷积神经网络(CNN)现场可编程门阵列(FPGA)CNN加速器可配置异构加速
convolutional neural network(CNN)field programmable gate array(FPGA)CNN acceleratorconfigurableisomerization acceleration
《高技术通讯》 2024 (7)
744-754,11
国家重点研发计划(2020YFB1711001)资助项目.
评论