【摘 要】
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近年来随着智能硬件和5G技术的发展,智慧安防、生物医疗、汽车电子等强实时性应用开始快速兴起。与此同时,AI任务日益复杂,神经网络所需算力越来越大,这使得无论是云计算或边缘计算都无法满足终端设备低时延、强算力的需求,为解决上述AI技术应用困难的问题,神经网络的硬件加速具有重要研究意义。对终端硬件而言,FPGA具有低功耗、高性能的特点,又比专用ASIC芯片更灵活,且开发成本低,十分适用于算法更新频繁的
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近年来随着智能硬件和5G技术的发展,智慧安防、生物医疗、汽车电子等强实时性应用开始快速兴起。与此同时,AI任务日益复杂,神经网络所需算力越来越大,这使得无论是云计算或边缘计算都无法满足终端设备低时延、强算力的需求,为解决上述AI技术应用困难的问题,神经网络的硬件加速具有重要研究意义。对终端硬件而言,FPGA具有低功耗、高性能的特点,又比专用ASIC芯片更灵活,且开发成本低,十分适用于算法更新频繁的AI应用场景。然而目前多数硬件加速方案为静态重构的架构,无法根据不同需求动态调整内部结构和功能,并且缺少对残差神经网络等新型结构的硬件支持。针对上述问题,本文面向残差网络的应用,开展网络轻量化方案和动态可重构架构的研究,提出一种动态可重构的残差网络硬件加速方案,论文主要工作与创新点如下:1、针对神经网络部署困难的问题,本文基于软硬件协同设计思想,提出了一种Supertile-INT8动态量化方案,使计算单元频率达到系统主频的2倍;使用INT8权重拼接计算技术,配合补偿因子修正结果,卷积计算速度可提升4倍。2、针对当前硬件加速器通用性较弱,难以适配不同网络的问题,本文提出一种混合粒度的动态可重构架构,可根据预配置信息弹性控制计算通路,在不同的网络加速任务中选择最优的计算模式。3、针对传统硬件加速器算子支持单一的问题,本文提出了一种残差网络硬件加速方案,通过额外片上缓存存储残差数据,减少了计算时延。以加速Res Net-50为例,本方案处理速度可达156.7帧/秒,算力约为ARM设备的4.35倍,能耗比可达53.67GOPS/s/W。论文基于Xilinx xcku060芯片和Vivado开发平台,完成了动态可重构的残差网络硬件加速器的系统设计、功能仿真及性能评估。通过实验论证,本文所设计系统具有能效比高,可扩展性强的特点,为实际工程应用奠定了基础。
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