【摘 要】
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基于软硬件协同设计的思想,利用HLS工具,在PYNQ-Z2平台上设计并实现了一个卷积神经网络加速器,对卷积运算采用矩阵切割的优化方法,均衡了资源消耗和计算资源,使得加速器的性
【机 构】
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中北大学电子测量技术国家重点实验室
【基金项目】
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山西省“1331工程”重点学科建设计划项目(1331KSC)
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基于软硬件协同设计的思想,利用HLS工具,在PYNQ-Z2平台上设计并实现了一个卷积神经网络加速器,对卷积运算采用矩阵切割的优化方法,均衡了资源消耗和计算资源,使得加速器的性能达到了最优。利用MNIST数据集对加速器IP核进行性能测试,实验结果表明:对单张图片的测试,该加速器相对于ARM平台实现了5.785的加速效果,对于1000张图片的测试则可达到9.72的加速效果,随着测试图片数量的不断增加,加速器的性能也将越来越优。
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