稀疏矩阵卷积FPGA
时间: 2023-11-01 07:21:04 浏览: 65
稀疏矩阵卷积FPGA是一种用于卷积神经网络(CNN)加速的硬件设计方案。这种方案针对传统FPGA设计未能有效利用稀疏性的问题,提出了两种改进的CNN计算优化方案。首先,将卷积操作转化为矩阵运算,并使用线性脉动阵列进行计算。其次,通过存储特征图和权重数组在寄存器中,并使用三元运算符实现卷积和矩阵乘法。这种设计方案能够有效降低带宽和能量消耗,并减少对存储单元的需求。此外,该方案还避免了对FPGA中可用ALM的过度使用,以及使用PIO端口将HPS馈入权重的需求。因此,稀疏矩阵卷积FPGA是一种优化的硬件设计方案,可以提高CNN的计算效率和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于线性脉动阵列的卷积神经网络计算优化与性能分析](https://download.csdn.net/download/weixin_38535812/14865589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于FPGA的CNN卷积神经网络加速器](https://blog.csdn.net/capa_shi/article/details/118920526)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]