fpga神经网络加速

FPGA神经网络加速是通过使用FPGA（现场可编程门阵列）来提高神经网络的计算性能和效率。在MobileNet V2中，也使用了FPGA进行加速。

在MobileNet V2中，为了加速神经网络的计算，设计了多个IP，分别加速不同的运算，其中包括：
- pwconv：加速point-wise卷积，它起着升维和降维的作用。
- dwconv：加速depth-wise卷积，它是一个矩阵乘法的计算。
- conv：加速网络第一层的标准3x3s2卷积。
- fc：加速全局平均池化层和全连接层。

其中，pwconv是整个网络中计算量最大的部分，因此加速pwconv是非常重要的。由于pwconv是一个memory-bounded的计算，所以设计的思路主要是增大数据传输的带宽，包括增大接口位宽、增大突发传输长度以及增加接口数目等。

此外，MobileNet V2引入了Linear Bottleneck和Inverted Residuals的概念来改进V1版本。其中Linear Bottleneck是在高维向低维转换时不使用ReLU激活函数而使用线性激活函数，避免信息丢失或破坏。而Inverted Residuals则是通过残差连接将输入和最终输出求和，以提高网络的性能。

总体而言，FPGA神经网络加速通过优化计算和数据传输的方式来提高神经网络的速度和效率。MobileNet V2中的设计思路和加速方法都是为了更好地利用FPGA的特性来加速神经网络的计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>