【摘 要】
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为满足卷积神经网络业务处理的灵活性和高性能需求,提出一种基于软件定义的可重构卷积神经网络架构。该架构采用归一化处理流程实现卷积层网络的动态重构与运算模式的加速。
【机 构】
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信息工程大学,天津市滨海新区信息技术创新中心
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX01012101)。
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为满足卷积神经网络业务处理的灵活性和高性能需求,提出一种基于软件定义的可重构卷积神经网络架构。该架构采用归一化处理流程实现卷积层网络的动态重构与运算模式的加速。采用AHB和AXI的双总线架构,实现卷积神经网络的流水计算。通过软件定义在FPGA上实现了不同网络结构下的数据集实时处理。实验结果表明,所设计的FPGA电路能够实现两种网络模型的软件定义,网络模型与输入数据集相同的条件下,该架构的运算处理能力为CPU的10倍,运算能耗比为GPU的2倍。
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