【摘 要】
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随着2012年AlexNet的横空出世,运用卷积神经网络的深度学习方法逐渐成为了的图像处理的热门方向,并且已经有许多实用部署。而包括当前最主要的部署平台GPU在内的各种神经网络
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随着2012年AlexNet的横空出世,运用卷积神经网络的深度学习方法逐渐成为了的图像处理的热门方向,并且已经有许多实用部署。而包括当前最主要的部署平台GPU在内的各种神经网络部署平台都存在各自的缺点。GPU功耗过高、价格昂贵;CPU计算能力难以使神经网络部署达到很好的效果;ASIC难以适应当前未完全成熟的神经网络模型的迭代更新。FPGA配置灵活,能够提供强大的并行处理能力。但其相对GPU来说,存在浮点运算能力相对较弱,开发周期长的缺点。本文针对FPGA的这些缺点,提出一个针对XNOR算法的FPGA IP核实现方法,性能优良。设计采用XILINX HLS方法,使得可移植性大大提高,降低了FPGA开发周期。采用XNOR算法的神经网络在网络精准度良好的情况下,使用单比特数据对权重及输入进行表示。在大大降低其权重所需的存储空间的同时,使得运算仅需要通过逻辑操作进行。本文首先分析了卷积神经网络当中各种类型层的计算步骤,并且分析了XNOR的算法实现及训练步骤。然后归纳了采用XNOR算法的神经网络的结构特点,并提取了设计中的关键参数。最后设计了加速IP,获得了与当前主流加速器相当的性能。本文使用该方法通过XNOR的AlexNet对其有效性进行验证。然后使用XNOR算法,对LeNet进行改造,应用在包含DSP与FPGA的硬件平台上,以验证本设计方法的有效性及可移植性,取得了不错的效果。
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