FPGA神经网络加速
时间: 2023-10-30 12:01:57 浏览: 51
FPGA(Field Programmable Gate Array)的神经网络加速是通过在FPGA上实现神经网络计算来提高计算性能和效率。在FPGA中,可以使用硬件描述语言(如Verilog或VHDL)来设计和实现神经网络的各个层次和组件。
在引用中描述的设计中,使用了Qsys来实现FPGA上的神经网络加速。其中,PIO端口连接到FPGA架构的轻量级axi主总线,并且通过输出信号pio_switch选择输入图像作为BNN的新输入。pio_start信号被用于启动BNN的数字识别计算,并且pio_end信号在BNN完成计算输出数组后被设置为高电平。通过记录复位时间和pio_end变高的时间差,可以计算BNN的计算时间。
然而,在引用中提到的当前设计不够灵活,因为输入图像和权重都需要硬编码到Verilog代码中。如果要更改权重,就需要修改和重新编译代码。为了提高设计的可配置性,可以使用PIO端口或SRAM存储器将权重从HPS传输到FPGA。但在当前实现中引入这些元素可能导致设计不适合FPGA。
引用中提到MobileNet V2的加速设计,通过设计多个IP来加速不同的运算,包括pwconv(加速point-wise卷积)、dwconv(加速depth-wise卷积)、conv(加速网络第一层的标准3x3s2卷积)以及fc(加速全局平均池化层和全连接层)。
综上所述,在FPGA神经网络加速中,可以通过设计和实现各个层次和组件的硬件描述语言来提高计算性能和效率。可以使用Qsys来实现FPGA上的神经网络加速,并通过输入输出信号来控制和监测计算过程。不过需要注意的是,设计的灵活性和适用性需要根据具体的应用需求和硬件平台进行权衡和调整。