HLS 加速卷积神经网络

HLS（High-Level Synthesis）是一种将高级语言代码转换为硬件描述语言代码的技术，可以用于加速卷积神经网络（CNN）。通过使用HLS，可以将CNN的卷积操作实现为IP核，并在FPGA开发板上进行验证。

具体来说，HLS可以将CNN的卷积操作转化为硬件逻辑，以实现加速。在HLS中，可以使用16位定点数进行量化，并将输入特征图和权重转换为16位定点数进行乘加操作。通过对代码进行优化和调整，可以进一步提高卷积操作的效率和性能。

在进行HLS加速卷积神经网络之前，需要进行一些准备工作，例如学习HLS的基础知识，参考相关文档（例如Xilinx官方文档ug871-vivado-high-level-synthesis-tutorial以及ug902-vivado-high-level-synthesis）等。此外，在编写HLS代码时，需要定义顶层函数（TOP Function），该函数用于调用实现了卷积操作的IP核，并将输入和输出作为参数传递。

在使用HLS加速卷积神经网络时，还需要注意内存数据的读写和缓存操作。在向内存写入数据后，需要刷新Cache以将数据刷到内存中，而在从内存读取数据时，如果使用了DMA等方式的数据传输，则需要使相应区域的Cache无效，并重新读取数据。