【摘 要】
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卷积神经网络因其独有特性被广泛应用到各个行业,伴随着对卷积神经网络模型精度的追求,网络模型也在往更深层次与更复杂的架构下发展,这就要求部署平台要有与之匹配的硬件条件和资源开销,这也对后续模型部署带来更大的挑战。过去搭载神经网络的通用处理平台都是通过大量的浮点运算单元在加速卷积训练时具有较好的效果,但是与之而来的是高功耗、昂贵的硬件资源开销,同时也带来无法在嵌入式等资源开销受限的平台部署等问题。FP
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卷积神经网络因其独有特性被广泛应用到各个行业,伴随着对卷积神经网络模型精度的追求,网络模型也在往更深层次与更复杂的架构下发展,这就要求部署平台要有与之匹配的硬件条件和资源开销,这也对后续模型部署带来更大的挑战。过去搭载神经网络的通用处理平台都是通过大量的浮点运算单元在加速卷积训练时具有较好的效果,但是与之而来的是高功耗、昂贵的硬件资源开销,同时也带来无法在嵌入式等资源开销受限的平台部署等问题。FPGA作为近年来一种卷积神经网络搭载平台,以其丰富的运算资源和设计可重构性较之通用处理器更适合卷积神经网络的搭建。结合网络模型轻量化及硬件的适用性优化等方法,FPGA能够在不过多牺牲模型的准确度的情况下减少模型的数据量和运算资源的消耗,为在服务器集群或者嵌入式环境下部署深度卷积神经网络提供一种可能性。综上所述,本文主要工作如下:（1）针对网络模型轻量化的问题,提出一种基于深度分离卷积的主干提取网络,用于减少网络的参数量,进一步压缩网络大小以实现网络轻量化的目的。（2）针对网络模型过大移植FPGA平台部署难的问题,提出一种易于部署的轻量级卷积神经网络YOLO-Shuffle Net-tiny,用数据量化的思想对模型进一步压缩,使其可以部署在FPGA平台。（3）针对模型的硬件加速占用过多硬件资源的问题,提出一种硬件加速方法,对各模块的硬件化加速使用GEMM算法等对数据流模型进行优化,对数据的组织形式进行矢量化变形减少其运算时间进一步减少其数据存储压力。并针对上述方法进行软件系统设计研究。
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