【摘 要】
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近年来,随着无人驾驶、智能机器人、遥感图像等领域的迅速发展,卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）算法在图像分类、目标检测、特征提取等方面以极大的优势得到了广泛的应用,取得了令人瞩目的成果。如今,鉴于边缘设备的数量逐年快速增长以及CNN模型的复杂化,云端无法实时有效处理所有边缘设备的CNN计算,CNN计算过程向边缘设备转移。但是边缘设备在CNN计算方面存在
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近年来,随着无人驾驶、智能机器人、遥感图像等领域的迅速发展,卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）算法在图像分类、目标检测、特征提取等方面以极大的优势得到了广泛的应用,取得了令人瞩目的成果。如今,鉴于边缘设备的数量逐年快速增长以及CNN模型的复杂化,云端无法实时有效处理所有边缘设备的CNN计算,CNN计算过程向边缘设备转移。但是边缘设备在CNN计算方面存在性能差和能效低等问题。因此,需要一种高算力低能耗的CNN加速器来满足CNN在边缘设备的计算需求,适应当前万物互联的时代。本文着眼于边缘计算设备完成CNN计算时高算力和低能耗的需求,设计并实现了一种适用于边缘计算的CNN软硬件协同加速器。首先,针对传统CNN加速架构无法利用CNN的稀疏性而导致计算效率低的问题,本文提出了一种中心对称矩阵替换卷积核并搭配剪枝的算法,在不影响CNN模型准确率的前提下大幅度降低CNN的计算量,实现了乘法复用并保持了计算的规律性和准确性,从而保证了CNN计算的高算力;其次,针对传统分块计算方式导致加速器出现实时性差和资源利用不充分的问题,设计了一种混合分块的方法来高效配置根据算法所设计的处理单元,使之在充分利用加速器计算资源的同时又能消除加速器内部处理单元之间的阻滞现象,保证了CNN计算的实时性和高算力;最后,针对片外存储访问能耗高的问题,设计了RLC编解码的方案并使用片上SRAM和新的数据流方式实现对数据的缓存和复用,实现片外存储访问功耗的降低。本文首先基于软硬件协同的方法构建了CNN加速器的模型,采用Verilog HDL完成了CNN加速器的设计,并通过Modelsim 10.6d的编译仿真环境完成了加速器的功能仿真,然后基于Xilinx Artix-7 FPGA平台完成了加速器的原型验证,最后采用TSMC90nm CMOS工艺完成了加速器从DC综合到ICC物理版图设计的ASIC实现。将本文设计与现有的CNN加速器Shi Dian Nao、SCNN和Spar Ten相比,加速比分别达到3.6、1.5和1.2,在能耗方面相比减少了58.3%、41.2%和16.7%。数据结果表明,本文设计的软硬件协同加速器可以满足边缘设备进行CNN计算所需要的高算力和低能耗的需求。
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