【摘 要】
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针对卷积神经网络中卷积计算时间复杂度高、同一电路计算不同尺寸卷积造成资源浪费的问题,本文提出一种具有可切换卷积计算结构的神经网络协处理器.协处理器由32位的专用指令控制,通过对不同结构神经网络的解析,生成相应的控制指令.卷积计算单元根据指令自动切换乘累加器结构或乘加树结构,对多个卷积计算单元进行组合提高了电路的并行性.数据存储采用多级缓存策略,设计长条形寄存器进行多尺寸卷积窗口的数据缓存.在ZYNQ XC7Z020 FPGA上通过实验表明,该协处理器在100 MHz频率下运算性能达到10.80 GOPS,
【基金项目】
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上海市科学技术委员会重大基础项目(18JC1410402,16JC1400602),上海市科学技术委员会项目(17DZ2281700)。
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针对卷积神经网络中卷积计算时间复杂度高、同一电路计算不同尺寸卷积造成资源浪费的问题,本文提出一种具有可切换卷积计算结构的神经网络协处理器.协处理器由32位的专用指令控制,通过对不同结构神经网络的解析,生成相应的控制指令.卷积计算单元根据指令自动切换乘累加器结构或乘加树结构,对多个卷积计算单元进行组合提高了电路的并行性.数据存储采用多级缓存策略,设计长条形寄存器进行多尺寸卷积窗口的数据缓存.在ZYNQ XC7Z020 FPGA上通过实验表明,该协处理器在100 MHz频率下运算性能达到10.80 GOPS,
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