FPGA加速计算在语义分割网络中的应用综述

"这篇论文是《仪器仪表学报》中的一篇文章，主要探讨了语义分割网络在FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）上的加速计算方法。由彭宇、姬森展、于希明和刘胜剑四位作者撰写，2021年7月27日网络首发。文章详细总结了相关领域的研究进展，旨在提高深度学习中的语义分割计算效率。" 正文: 语义分割是计算机视觉领域的一个关键任务，它涉及将图像中的每个像素分类到预定义的类别中，例如人、车、道路等。随着深度学习技术的飞速发展，尤其是卷积神经网络（CNNs）的进步，语义分割在自动驾驶、医学影像分析、遥感图像处理等领域得到了广泛应用。然而，这些复杂的模型往往需要大量的计算资源，导致推理速度慢，不适合实时应用。 FPGA作为一种可编程硬件平台，以其并行计算能力、高能效比和灵活的架构，成为了加速深度学习计算的优选方案。在FPGA上实现语义分割网络的加速，可以有效减少计算延迟，提高系统吞吐量，同时降低功耗，这对于资源受限的嵌入式系统尤其重要。 FPGA加速计算方法通常包括以下几个核心步骤： 1. **模型优化**：首先，需要对语义分割模型进行优化，包括轻量化网络设计、模型剪枝、量化和低精度计算等，以减少计算复杂度和内存需求，适应FPGA的硬件限制。 2. **硬件映射**：其次，将优化后的模型映射到FPGA硬件结构上，设计高效的硬件逻辑来执行CNN的卷积操作和其他计算密集型任务。这通常涉及到数据流设计、并行化策略以及存储器层次结构的优化。 3. **IP核复用**：FPGA允许用户复用预先设计好的 Intellectual Property (IP) 核，如用于矩阵乘法的硬件模块，以实现更高效的计算。 4. **流水线并行**：通过设计流水线，可以在不同阶段同时处理多个输入，增加系统吞吐量。 5. **动态重构**：FPGA的可重构性使得在运行时可以根据不同的任务需求动态调整硬件配置成为可能，进一步提高资源利用率。 6. **能量效率**：FPGA能够针对特定任务进行定制，从而在保证性能的同时，实现较低的能耗，这对于电池供电的移动设备至关重要。 在《仪器仪表学报》的这篇综述中，作者彭宇等人全面回顾了现有的FPGA加速技术在语义分割网络中的应用，讨论了各种优化策略的效果，并对未来的研究方向提出了展望。这篇论文对于理解FPGA在深度学习加速中的潜力，以及如何设计高效、节能的硬件解决方案具有重要参考价值。