【摘 要】
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近年来,卷积神经网络的发展达到了前所未有的高度。卷积神经网络可应用于多个领域中,如计算机视觉、自然语言处理、医疗设备等领域。当前,随着应用范围的扩大,对卷积神经网络的要求越来越高,不仅需要在大型服务器中应用,也需要在边缘端的嵌入式系统中应用,对实时性、低功耗、高精度等条件的要求越来越苛刻。论文从神经网络部分结构、硬件架构、性能、功耗等方面出发,对基于FPGA的硬件加速器系统进行设计与实现,并将其应
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近年来,卷积神经网络的发展达到了前所未有的高度。卷积神经网络可应用于多个领域中,如计算机视觉、自然语言处理、医疗设备等领域。当前,随着应用范围的扩大,对卷积神经网络的要求越来越高,不仅需要在大型服务器中应用,也需要在边缘端的嵌入式系统中应用,对实时性、低功耗、高精度等条件的要求越来越苛刻。论文从神经网络部分结构、硬件架构、性能、功耗等方面出发,对基于FPGA的硬件加速器系统进行设计与实现,并将其应用到实际场景中,取得了较好的研究成果。主要工作内容如下:（1）合理利用板上的资源搭建了高吞吐量的片内外数据传输方案,设计了数据分块与数据复用方案减少片内外数据传输的延迟,保证片内数据的最大化利用。（2）设计了硬件加速器的运算核心,利用流水线的设计思路,设计五个不同的功能层提高了计算效率,同时提升了DSP资源的利用率,获得了较高的计算性能。（3）将神经网络中的激活函数与批标准化结构面向硬件设计进行了优化,探索了软硬件协同设计的方案,充分发挥本文所使用异构So C平台的性能。软硬件协同设计可以缩减设计周期、减小设计难度,充分利用现有资源实现更高的性能。（4）对硬件加速器进行仿真与实现。基于定制的硬件加速器设计并搭建了加速器系统,该系统可实现实时的视频目标检测功能。将硬件加速器与摄像头、缩放等模块集成为加速器系统,以在实际场景中应用。加速器系统在Zynq-ZC706开发平台上完成设计与实现,主频为200MHz,运行YOLO-v2-tiny神经网络的平均实际性能为108.78GOPS,单位DSP性能比达到0.2754GOPS/DSP,单位功耗性能比达到21.613GOPS/W So C片上功耗为5.034W。与Intel I7 8700和GTX1080平台实现的可视化功能相比,本加速器系统功耗优势明显,识别帧率最高可达20.7FPS。
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