Zynq FPGA上实现VGG16：硬件优化与实验报告

"这篇实验报告描述了作者张安澜在ZynqFPGA上实现VGG16神经网络前向传播的过程，旨在设计专用硬件进行图像识别。实验中使用了Xilinx的工具套件，包括Vivado HLx和Vivado SDK，以及AX7020开发板和SD卡读卡器。报告详细阐述了实验目的、要求、环境以及设计方案，特别是如何利用DMA和SD卡读写进行数据交互。" 在这个实验中，张安澜着重实现了VGG16网络的前向传播功能，这是一个深度学习领域常用的卷积神经网络模型，尤其在图像分类任务中表现优秀。VGG16由多个卷积层和池化层组成，其前向传播过程涉及大量的图像特征提取和计算，这在FPGA上实现需要高效的数据处理能力。 实验目的不仅限于硬件实现，还包括对VGG16网络的理解和模型训练。首先，需要使用如Caffe、TensorFlow或PyTorch等深度学习框架训练和测试模型，理解VGG16的网络结构和前向传播计算流程。接着，将训练好的模型数据整理成适合硬件实现的格式，存入SD卡。 实验要求强调了团队合作和具体实现步骤，包括模型和数据的读取、PL端的计算、PS-PL之间的数据交互以及最终的硬件验证。其中，xilffs库用于SD卡读写，DMA则用于高效地在PS（处理系统）和PL（可编程逻辑）之间传输数据，这在FPGA设计中是关键的性能优化手段。 实验环境包括TensorFlow作为算法开发框架，以及Vivado工具用于设计、仿真、综合和验证硬件逻辑，AX7020开发板提供了硬件平台，MiniSD卡和USB转接线用于存储和传输模型数据。 设计方案中，模型参数和测试数据被量化为定点数并以二进制补码形式存储，便于硬件处理。通过Xilffs读取SD卡数据，然后利用DMA进行PS-PL的数据交换。在设计时，考虑了如何有效地分层进行前向传播计算，以及如何优化数据交互和计算效率。 实验报告最后要求包含项目架构设计、实验步骤、关键代码、结果分析和优化策略，确保全面记录整个实施过程。通过这种方式，学生可以深入理解硬件加速在深度学习中的应用，以及如何在实际项目中实现和优化这样的系统。