【摘 要】
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针对卷积神经网络前向推理硬件加速的研究,提出一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的卷积神经网络加速模块,以期在资源受限的硬件平台中加速卷积运算.通过分析卷积
【机 构】
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浙江大学信息与电子工程学院,浙江大学‐瑞芯微多媒体系统联合实验室
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针对卷积神经网络前向推理硬件加速的研究,提出一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的卷积神经网络加速模块,以期在资源受限的硬件平台中加速卷积运算.通过分析卷积神经网络基本结构与常见卷积神经网络的特性,设计了一种适用于常见卷积神经网络的硬件加速架构.在该架构中,采用分层次缓存数据与分类复用数据策略,优化卷积层片外访存总量,缓解带宽压力;在计算模块中,在输入输出通道上并行计算,设计了将乘加树与脉动阵列相结合的高效率计算阵列,兼顾了计算性能与资源消耗.实验结果表明,提出的
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