基于ZYNQ的可重构卷积神经网络加速器

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Ningyuan321

【摘要】

：

针对卷积神经网络中卷积运算复杂度高、计算量大及算法在CPU和GPU上计算时存在延时及功耗限制问题,从提高现有硬件平台计算速率、降低功耗角度出发,设计了一种基于ZYNQ的具有高吞吐率和低功耗的可重构神经网络加速系统.为充分利用运算资源,探索了一种卷积运算循环优化电路;为降低带宽访问量,设计了一种数据在内存中的特殊排列方式.以VGG16网络为例,利用ZYNQ对系统进行加速,在计算性能上达到62.00G

【作者】

：

刘杰葛一凡田明马力强

【机构】

：

哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,中国电信黑龙江省分公司

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

FPGA 卷积神经网络 Roofline模型硬件加速

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.5177090001)。

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