【摘 要】
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卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)计算量较大,为达到快速处理数据的目的,需借助硬件手段进行加速。因此,利用现场可编程门阵列(FPGA:Field Programmable Gate Array)并行计算的架构特性,提出了基于FPGA的并行计算加速策略。该策略采用的具体方法包括:合理分布片上内存与片下存储,降低数据读取延迟;采用多通道并行流水结构加速卷积操作;通过卷积层数据共享减少访存延迟。利用PYNQ-z2开发平台加速卷积神经网络YOLOv2,最终实现目标物体
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,中海石油（中国）有限公司天津分公司
【基金项目】
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东北石油大学国家基金培育基金资助项目(2018GPYB-03)。
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卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)计算量较大,为达到快速处理数据的目的,需借助硬件手段进行加速。因此,利用现场可编程门阵列(FPGA:Field Programmable Gate Array)并行计算的架构特性,提出了基于FPGA的并行计算加速策略。该策略采用的具体方法包括:合理分布片上内存与片下存储,降低数据读取延迟;采用多通道并行流水结构加速卷积操作;通过卷积层数据共享减少访存延迟。利用PYNQ-z2开发平台加速卷积神经网络YOLOv2,最终实现目标物体
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