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大多数基于卷积神经网络(CNN)的算法都是计算密集型和存储密集型的,很难应用于具有低功耗要求的航天、移动机器人、智能手机等嵌入式领域。针对这一问题,提出一种面向CNN的高并行度现场可编程逻辑门阵列(FPGA)加速器。首先,比较研究CNN算法中可用于FPGA加速的4类并行度;然后,提出多通道卷积旋转寄存流水(MCRP)结构,简洁有效地利用了CNN算法的卷积核内并行;最后,采用输入输出通道并行+卷积核内并行的方案提出一种基于MCRP结构的高并行度CNN加速器架构,并将其部署到XILINX的XCZU9EG