ACCDSE：FPGA上卷积神经网络加速器设计优化框架

"ACCDSE是卷积神经网络加速器的设计空间探索框架，专注于确定FPGA上的卷积加速器参数，通过模拟和理论计算方法寻找最优参数。实验表明，对于LeNet，16位固定点数据精度在推断时最为经济。" 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）具有非常重要的地位，其特有的卷积操作是硬件加速研究的核心。由于CNN的计算密集型和内存密集型特性，随着网络规模的增长，硬件加速器的设计面临着更大的挑战。因此，在加速器设计初期就需要确定合适的加速器参数。 ACCDSE（Convolutional Neural Network Accelerator Design Space Exploration）框架就是为了应对这一问题而提出的。该框架旨在为FPGA上的CNN加速器设计提供一种系统化的方法，帮助设计者在大量可能的参数组合中找到最佳配置。这一框架结合了仿真方法和理论计算方法，以确保在性能、功耗和面积之间取得平衡。 例如，在针对LeNet的实验中，ACCDSE框架揭示了16位固定点数据精度在推理过程中是最具经济效益的选择。相比于更高的精度，这可以显著降低硬件的计算复杂度和存储需求，同时保持可接受的精度。此外，ACCDSE还能通过理论分析得出最佳的矩阵分块参数，这有助于进一步优化数据流和并行计算效率，减少数据传输和计算的开销。 矩阵分块是加速器设计中的一个重要策略，它能有效地利用硬件资源并提高计算效率。通过调整分块大小和顺序，可以优化缓存利用率，减少访存延迟，并最大化硬件并行度。ACCDSE框架通过理论分析，能够为不同的CNN模型找到最优的分块策略，从而在硬件资源有限的情况下最大化性能。 ACCDSE框架是设计高效CNN硬件加速器的关键工具，它能够帮助研究人员和工程师快速评估各种设计方案，优化硬件资源的利用，以适应不断增长的CNN模型规模和复杂性。通过精确的参数选择，如数据精度和矩阵分块策略，ACCDSE能够在满足性能需求的同时，实现硬件资源的有效利用和成本效益。这一框架的广泛应用将进一步推动深度学习硬件加速技术的发展。