ZYNQ平台上的卷积神经网络加速器设计与应用探索

"这篇论文是邓帅在2018年于北京工业大学完成的全日制硕士专业学位论文，属于软件工程专业，研究方向为嵌入式软件与系统。论文的主题是‘基于ZYNQ平台的卷积神经网络加速器设计及其应用研究’，由黄樟钦教授指导。邓帅在论文中探讨了如何利用ZYNQ平台来设计并优化卷积神经网络（CNN）的加速器，旨在提升CNN在图像识别等领域的处理效率和性能。 ZYNQ平台是由Xilinx公司推出的基于System-on-Chip（SoC）架构的产品，集成了高性能的ARM Cortex-A9双核处理器和可编程逻辑单元（FPGA），这使得它成为硬件加速和嵌入式计算的理想选择。CNN作为一种深度学习模型，因其在图像识别和计算机视觉任务中的卓越表现而备受关注。然而，CNN的计算密集型特性对计算资源的需求极高，尤其是在大规模数据处理时，需要高效的硬件加速方案来缓解CPU的计算压力。 论文可能涵盖了以下内容： 1. CNN基础：论文首先可能会介绍CNN的基本结构，包括卷积层、池化层、全连接层等，并解释其在图像识别中的作用。 2. ZYNQ平台介绍：详细介绍ZYNQ SoC的架构，包括处理器系统（PS）和可编程逻辑（PL）部分，以及它们如何协同工作以实现硬件加速。 3. CNN加速器设计：探讨如何利用ZYNQ的FPGA部分设计定制化的CNN加速器，可能包括数据流优化、并行计算和内存访问策略等方面。 4. 实现与优化：描述具体的硬件加速器实现过程，可能包括硬件描述语言（如Verilog或VHDL）编程，以及针对特定CNN层的优化技术。 5. 应用案例与性能评估：通过实际的CNN模型，如AlexNet、VGG或ResNet，展示加速器的效果，并对比加速前后的性能提升，可能涉及计算速度、能效比等指标。 6. 结果分析与讨论：分析加速器设计的优缺点，讨论可能遇到的问题和解决方案，以及对未来研究的展望。 这篇论文对于理解如何在实际硬件平台上实现深度学习加速具有很高的参考价值，特别是对于那些希望将AI技术应用于嵌入式系统的工程师和研究人员来说，提供了宝贵的实践经验。"