卷积神经网络vivado
时间: 2023-10-30 21:03:45 浏览: 90
在Vivado 2019.2平台中使用Verilog实现卷积神经网络(CNN)涉及到卷积层、最大池化层和ReLU激活层的设计和实现。这个过程可以通过参考中提供的操作视频进行学习。
然而,在FPGA上实现CNN涉及到一些挑战。首先,FPGA的存储空间有限,而大型的神经网络具有大量的参数,即使在相对较小的网络中,参数数量仍然很大。因此,在软件层面上进行一些优化是非常重要的,例如剪枝可以减少参数量和计算量。
其次,CNN并不完全适合于FPGA,因为我们可能希望利用FPGA中的DSP单元进行定点数计算。因此,我们需要对CNN的参数进行定点数量化处理。
在实现CNN之前,我们可以将计算流程进行分解,这样可以更好地理解和优化每个步骤。可以使用类似Matlab或Python的工具,完整地实现每个步骤的计算公式,并且尽量避免使用库函数,以便更好地模拟FPGA的实现。例如,可以考虑将卷积操作分解为多个步骤。
最后,是在FPGA上进行实现和优化。这包括将设计翻译成Verilog代码,并在Vivado中生成比特流文件。要生成比特流文件,可以点击Vivado中的"Generate Bitstream"按钮,然后在提示框中点击"yes"即可。
综上所述,实现卷积神经网络在Vivado平台上涉及了多个步骤,包括设计和实现各个层以及最后的优化和生成比特流文件。为了更好地学习和理解这个过程,你可以参考中的操作视频和中的指导来进行实践。
相关问题
pynq跑卷积神经网络
PYNQ是一种基于Python的开源框架,它结合了Python的简洁性和Zynq的可编程性,使得开发者可以使用Python语言来编写硬件加速应用。PYNQ支持在Zynq FPGA上运行卷积神经网络(CNN)。
要在PYNQ上运行卷积神经网络,首先需要将CNN模型转换为可在FPGA上运行的形式。这通常涉及到使用高级综合工具(如Vivado HLS)将CNN模型转换为硬件描述语言(如Verilog或VHDL)。然后,使用PYNQ框架提供的API和库来加载和执行转换后的模型。
PYNQ提供了一些用于加速CNN的库,例如PYNQ-DPU库,它是专门为Xilinx DPU(深度学习处理器)设计的。使用PYNQ-DPU库,可以通过简单的Python代码将CNN模型加载到FPGA上,并利用硬件加速来执行推理任务。
以下是在PYNQ上运行卷积神经网络的一般步骤:
1. 将CNN模型转换为可在FPGA上运行的形式,例如使用Vivado HLS进行高级综合。
2. 在PYNQ开发板上设置好环境,包括安装PYNQ框架和相关库。
3. 使用PYNQ提供的API和库加载转换后的模型到FPGA上。
4. 使用PYNQ提供的API和库执行推理任务,输入图像并获取输出结果。
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。
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