![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/18408471/bg1.jpg)
面向硬件加速的通用图像卷积实验平台
①
阚保强
(福建师范大学协和学院信息技术系,福州350003)
通讯作者:阚保强,E-mail:bqkan@163.com
摘 要:FPGA因具有较好的并行处理能力和灵活性,使其在卷积神经网络硬件加速计算中得到广泛的应用,但是
传统的FPGA图像卷积实现中存在模块化设计以及空间开销较大的问题.本文提出了一种面向硬件加速的通用图
像卷积开发平台.通过模块化设计,极大提高针对不同卷积核实现图像卷积开发的灵活性;另外通过图像批次处理
技术,充分利用数据重复性实现内存共享,较好地降低了存储空间的开销.实验结果表明,本文设计的平台在模块化
设计方面提供了更好的可重配置架构,非常适于实验教学应用;在存储空间需求方面,当并行度提高时,BRAM
的复杂度只是线性增加,这对于功耗的降低具有优势.
关键词:FPGA;硬件加速;图像卷积;并行度
引用格式:阚保强.面向硬件加速的通用图像卷积实验平台.计算机系统应用,2021,30(2):77–82.http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7778.html
Hardware Acceleration Oriented General Experiment Platform of Image Convolution
KANBao-Qiang
(FacultyofInformationTechnology,ConcordCollege,FujianNormalUniversity,Fuzhou350003,China)
Abstract:Withfineparallelprocessingcapabilityandflexibility,FieldProgrammableGateArray(FPGA)hasbeen
widelyappliedtohardware-acceleratedcomputation,especiallyinConvolutionNeuralNetworks(CNN).However,
traditionalimageconvolutiononFPGAhaslimitedmodulardesignandlargespaceoverhead.Thisstudybuildsageneral
experimentplatformofimageconvolutionforhardwareacceleration.Throughthemodulardesign,itgreatlyimprovesthe
flexibilityinimageconvolutionfordifferentconvolutionkernels.Inaddition,animagebatch-processingsystemis
adoptedtoenablememorysharingduetodatarepetition,reducingtheneedforstoragespace.Experimentalresultspresent
thattheproposedplatformboastsabetterreconfigurablearchitectureintermsofmodulardesign.Besides,thecomplexity
ofBRAMonlyincreaseslinearlywithhigherparallelism,whichhastheadvantageofreducingpowerconsumption.
Key words:FPGA;hardwareacceleration;imageconvolution;parallelism
随着计算技术的发展,数字图像处理技术的使用
越来越普遍,在医学工程、计算机工程、宇航制导、
航空航天等研究领域都有大量数字图像处理技术的使
用
[1]
.在数字图像处理中,要进行图像的汇聚、模糊处
理、边缘增强和边缘检测等典型算法中都要使用卷积
作为核心运算单元.随着近年来深度学习技术在图像
识别领域的极大成功,卷积神经网络(CNN)受到越来
越多的关注.而要提高CNN的计算性能,就需要高效
的卷积实现.基于现场可编程门阵列(FPGA)实现高速
图像处理系统一直是一个非常活跃的研究领域,这主
计算机系统应用ISSN1003-3254,CODENCSAOBN E-mail:csa@iscas.ac.cn
ComputerSystems&Applications,2021,30(2):77−82[doi:10.15888/j.cnki.csa.007778] http://www.c-s-a.org.cn
©中国科学院软件研究所版权所有. Tel:+86-10-62661041
①基金项目: 国家自然科学基金(61201216); 福建省教师教育科研项目(JAT191117); 泉州市科技计划(2017T009); 福建师范大学协和学院科研基金
(KY20200202)
Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61201216); Teachers Program for Education Research of Fujian Province (JAT191117);
ScienceandTechnologyProgramofQuanzhouMunicipality(2017T009);ConcordCollegeResearchFoundationofFujianNormalUniversity(KY20200202)
收稿时间:2020-06-15;修改时间:2020-07-15;采用时间:2020-07-23;csa在线出版时间:2021-01-27
SystemConstruction系统建设77