【摘 要】
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随着人工智能技术的飞速发展,基于深度学习算法的卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network,CNN）已经广泛应用于图像检测、识别和分类等任务。任务需要部署并执行高参数量、高计算量的卷积神经网络,但是传统的硬件无法满足神经网络计算时低功耗与高能效的需求,而基于专用集成电路ASIC（Application Specific Integrated Circuit,ASIC
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随着人工智能技术的飞速发展,基于深度学习算法的卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network,CNN）已经广泛应用于图像检测、识别和分类等任务。任务需要部署并执行高参数量、高计算量的卷积神经网络,但是传统的硬件无法满足神经网络计算时低功耗与高能效的需求,而基于专用集成电路ASIC（Application Specific Integrated Circuit,ASIC）的硬件也无法适应网络模型的灵活变化。针对以上问题,本文研究了一种灵活的面向图像处理的神经网络加速器。本文通过分析面向图像处理应用的卷积神经网络的计算模型,得到卷积神经网络的基本特征,如图像特征点间的相关性、权重共用和局部连接等。由这些基本特征作为硬件加速器设计的出发点,设计了以二维移位寄存器阵列为核心的加速器架构。面向图像处理应用设计了一套自定义指令集,对不同神经网络结构进行编程,使用编译器优化后装载至加速器中,达到软硬件协同设计与加速的目的。在处理卷积层时,利用数据循环移位结合权重广播的方法,由计算阵列并行计算同时输出多个结果,计算产生的部分和在阵列内部直接累加,减少数据的无效搬运,提高加速器的能量效率。在处理全连接层时,运用交换权重与特征图数据存储位置的策略,使加速器维持与处理卷积层时相同的计算方式和数据带宽,提高加速器计算阵列的利用效率,降低加速器的功耗。综上所述,本文通过设计自定义的指令集、高效的卷积层与全连接层计算方式提高了加速器的灵活性和能量效率。本文使用现场可编程门阵列FPGA（Field-Programmable Gate Array,FPGA）Zynq ZCU104搭建了硬件测试平台。测试的数据集使用Mini-Image Net,输入图像尺寸为224×224×3。分别测试了Alex Net和VGG-16两种卷积神经网络的图像分类任务。测试Alex Net时,加速器的性能为26.49GOPS（Giga Operations Per Second,GOPS）,功耗为13.79W。测试VGG-16时,加速器的性能为33.38GOPS,功耗为14.02W。
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