Cyclone V SoC-FPGA上使用OpenCL加速Squeezenet V1.1部署

资源摘要信息:"Deploying_CNN_on_FPGA_using_OpenCL:Cyclone V SoC-FPGA上的Squeezenet V1.1的图像分辨率为450ms，比仅ARM A9处理器快20倍。 2017年创新FPGA设计竞赛的一个项目" 在本项目中，开发者通过使用OpenCL（Open Computing Language）在FPGA（现场可编程门阵列）上部署了卷积神经网络（CNN），具体来说是在具有Cyclone V SoC-FPGA的Terasic开发板上实现了Squeezenet V1.1模型。该方案能够显著提高图像分辨率处理速度，并且与仅使用ARM A9处理器的处理速度相比，提升了20倍。 为了在FPGA上有效部署CNN，项目团队需要完成一系列技术任务，包括对FPGA进行编程、使用OpenCL进行加速优化，以及对CNN模型的特定设计。这项工作涉及到了硬件与软件的密切结合，要求开发者对FPGA硬件架构和OpenCL编程模型有深入的理解。 项目所依赖的硬件平台是基于Intel的Cyclone V SoC-FPGA的Terasic开发板。Cyclone V系列是Altera（现为Intel FPGA部门的一部分）生产的一系列FPGA，以高性能和高密度的逻辑单元（LEs）、集成硬核ARM处理器（本例中为800MHz双核Cortex-A9处理器）和存储器资源为特点。这些特性使得它非常适合于执行复杂的算法如CNN。 软件方面，项目使用了Intel FPGA SDK for OpenCL。OpenCL是一种开放式、框架式的编程环境，允许开发者为各种不同架构的处理器（包括CPU、GPU、DSP和FPGA）编写程序。在FPGA上使用OpenCL能够提供更接近硬件级别的编程能力，进而让开发者能够定制和优化特定应用的硬件加速器。 关于Squeezenet V1.1模型，这是一个轻量级的CNN结构，特别设计用于减少模型参数和计算量，同时保持较高的准确度。它的设计理念是通过减少每层的滤波器数量和改变网络结构来实现轻量级，这对于资源受限的嵌入式系统来说是一个理想的选择。 项目的先决条件列出了所需要的硬件平台和软件开发环境。硬件平台是基于Cyclone V SoC-FPGA的Terasic开发板，而软件方面，开发者需要使用Intel FPGA SDK for OpenCL的17.1版本。 项目中还提到了系统图，这可能是一个描述整个系统架构的图表，说明了各个组件之间的交互，以及CNN模型在FPGA上的执行流程。此外，使用说明提供了将所需文件复制到TF卡的详细步骤，以及在DE10-Nano开发板上配置系统的方法。 整个项目还涉及到了多个技术标签，包括OpenCL、FPGA加速器、CNN分类以及Objective-C编程语言。Objective-C通常与macOS和iOS开发相关，但此处可能是指项目中使用的开发语言或开发环境的某些方面。 最后，压缩包子文件的文件名称列表提供了项目的文件结构，其中"Deploying_CNN_on_FPGA_using_OpenCL-master"表明这是一个包含主版本控制的完整项目代码库。开发者可以通过这些文件了解项目的完整实现细节，从源代码到编译后的二进制文件，再到必要的文档和资源。 以上是基于给定文件信息的详细知识点，涵盖了项目的技术背景、目标、所用技术和具体实现步骤。