基于脉动阵列的卷积计算模块硬件设计

针对FPGA实现卷积神经网络中卷积计算的过程中，高并行度带来长广播、多扇入/扇出的数据通路问题，采用脉动阵列来实现卷积神经网络中卷积计算模块，将权重固定到每个处理单元中，并按照输入和输出特征图的维度来设置脉动阵列的大小，最后通过Vivado高层次综合实现卷积计算模块的硬件设计。实验结果表明，本设计在实现1级流水化时序要求的同时，具有较低的资源占用和良好的扩展性。