FPGA实现的可配置CNN协加速器设计与优化

"本文介绍了一种可配置的CNN（卷积神经网络）协加速器的FPGA（Field-Programmable Gate Array）实现方法，旨在解决卷积运算复杂度高导致计算时间过长的问题。该方法采用了八级流水线结构，通过在卷积运算控制器中嵌入池化采样控制器的复用技术，提高了计算模块的资源利用率。同时，利用mirror-tree结构增加并行度，使用Map算法提升计算密度，从而加快计算速度。实验结果显示，在32位定点数或浮点数精度下，该实现方法的计算性能达到22.74GOPS，与现有加速器相比，计算密度和速度均有显著提升。在8-16位定点数精度下，计算性能更可达58.3GOPS。" 本文的研究重点是优化CNN在FPGA上的执行效率，其中提出的可配置CNN协加速器设计具有以下几个关键点： 1. **八级流水线结构**：通过将计算过程分为多个阶段，每个阶段并行处理一部分任务，可以有效减少指令等待时间，提高运算速度。 2. **复用技术**：在卷积运算控制器中嵌入池化采样控制器，使得同一硬件资源能够在卷积和池化操作之间灵活切换，增强了硬件的灵活性和利用率。 3. **Mirror-Tree结构**：这种结构增加了数据并行度，允许更多的计算单元同时工作，从而加速了整个计算过程。 4. **Map算法**：通过优化内存访问模式和计算顺序，Map算法提高了计算密度，减少了内存访问延迟对计算性能的影响。 实验比较表明，该方法相比于其他加速器如MAPLE、MCA和LBA，无论是在计算密度还是计算速度方面都有显著优势，特别是在低精度计算时，能提供更高的计算性能，这对于功耗敏感的应用场景尤其有利。 总结来说，该论文提出的FPGA实现方法对于CNN的加速有着显著的效果，不仅提升了计算速度，还降低了计算复杂度，这在实时处理和大数据量的CNN应用中具有极大的价值。这一成果对于推动FPGA在深度学习领域的应用，以及优化硬件资源利用等方面具有重要的理论和实践意义。