【摘 要】
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近些年来,卷积神经网络（CNN）算法作为最主要的深度学习算法之一已经获得了非常广泛的应用,对其训练和推断的加速优化方法也日渐成熟,但是卷积神经网络由于其固有高计算密度特性,通用加速平台并不能获得很好的加速效果。对卷积神经网络进行剪枝量化后网络模型稀疏度较高,可以极大减少它的参数规模,常见的卷积加速器没有利用好其高稀疏度的数据特性,因此本文设计了一款稀疏卷积神经网络硬件加速器。本文重点介绍了卷积映射
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近些年来,卷积神经网络（CNN）算法作为最主要的深度学习算法之一已经获得了非常广泛的应用,对其训练和推断的加速优化方法也日渐成熟,但是卷积神经网络由于其固有高计算密度特性,通用加速平台并不能获得很好的加速效果。对卷积神经网络进行剪枝量化后网络模型稀疏度较高,可以极大减少它的参数规模,常见的卷积加速器没有利用好其高稀疏度的数据特性,因此本文设计了一款稀疏卷积神经网络硬件加速器。本文重点介绍了卷积映射方式、加速器各模块设计与实现,从数据流到硬件加速器,详细描述了如何去实现在低计算存储资源条件下达到高运算速度和加速比的稀疏卷积运算。本论文主要采用一种优化的CSC矩阵存储方式对稀疏卷积网络的权重数据进行压缩存储,进而将卷积运算转化为矩阵向量乘运算,把数据分块后分送给运算阵列进行稀疏矩阵向量乘运算加速。基于卷积算法和数据特性及技术指标要求,本文在数据流层面通过卷积分块和循环展开的方式,最大程度地提升卷积运算的并行度和运算阵列的利用率,将卷积运算映射到所设计的计算阵列上,在硬件加速器层面提出了一种参数可配置的并行流水的卷积运算架构。它支持卷积运算输入图像尺寸、卷积核尺寸、卷积步长等多参数静态配置,通过控制通道将配置信息传递给数据分发模块、运算阵列、输出缓存模块,实现各模块的可重构和资源复用。本文还设计了基于FPGA的原型验证平台,详细叙述了测试验证过程和验证方案,测试结果表明,本加速器在ZCU102开发板上计算逻辑资源占用小于三分之一,存储资源占用70%,小于大部分卷积加速器;本论文剪枝量化方法带来的准确率误差小于2%,加速器运行VGG16模型的速度为194.5ms,系统总功耗为8.078 W,能效比是CPU的70.1倍,GPU的2.42倍;等效峰值运算速率可达到341.2GOPs,能效比为42.2GOP/sW,对比相关FPGA加速器和ASIC设计,可以认为本加速器已接近目前卷积加速先进水平。
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