【摘 要】
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卷积神经网络对图片各种形变所具有的适应性展现了该网络在图像处理方面的较大优势,因此在近几年人工智能的应用中颇受青睐。由于网络本身具有较大的计算量,因此在嵌入式端的应用被能耗及算力所限制。FPGA具有丰富的计算资源可以灵活调配的同时还具有功耗低的特点,适合做卷积神经网络的移植应用,但开发过程没有组件可以调用,使得开发需要从头开始,难度较大,因此解决这个问题变得极具价值。本文从卷积神经网络的基本结构入
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卷积神经网络对图片各种形变所具有的适应性展现了该网络在图像处理方面的较大优势,因此在近几年人工智能的应用中颇受青睐。由于网络本身具有较大的计算量,因此在嵌入式端的应用被能耗及算力所限制。FPGA具有丰富的计算资源可以灵活调配的同时还具有功耗低的特点,适合做卷积神经网络的移植应用,但开发过程没有组件可以调用,使得开发需要从头开始,难度较大,因此解决这个问题变得极具价值。本文从卷积神经网络的基本结构入手,将其隐藏层内部构筑进行独立划分,并将其进行抽象,进行了模块化实现。将其作为构建完整网络的基石,以使后续可以通过参数分别实例化相应模块后,简单连接即可完成新网络的搭建。随后根据卷积层独特的内部结构,对卷积的运算单元进行了并行化分析及结构改进,除此之外,还针对卷积层内部的数据调用特点,对数据的读取方式做了特殊规划,使其适应以上结构的同时,数据的复用率达到最大,使内部带宽压力得到有效缓解。且层间具有独立性,采用流水线结构提升其运行效率。该设计以ARM+FPGA的异构并行结构成功运行了Le Net-5网络,以实验结果及相关数据对比其他文献成果,本设计在加速效果及资源利用方面有一定优势,同时在对复杂网络及新网络的设计构建和移植方面也更具有灵活性及高效性。
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