FPGA实现的可配置CNN协加速器设计与优化
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更新于2024-08-12
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"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。
2021-07-13 上传
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