FPGA加速器设计：提升卷积神经网络计算效率

"该资源是一篇发表在《计算机科学与探索》期刊上的论文，由李炳剑、秦国轩、朱少杰和裴智慧等人撰写，主要探讨了面向卷积神经网络(CNN)的FPGA加速器架构设计。文章介绍了如何通过FPGA实现CNN的高效加速，并与其他处理器如CPU、GPU及已有FPGA方案进行了性能比较。" 正文: 随着人工智能领域的迅速发展，卷积神经网络(CNN)在图像识别、语音处理、自然语言理解等多个领域扮演着核心角色。然而，CNN的计算密集型特性使得在传统处理器上运行时面临速度慢和能耗高的问题。为解决这一挑战，研究者们转向了现场可编程门阵列(FPGA)作为CNN的加速器，以实现更高的计算效率和能效比。 该论文设计了一种基于FPGA的CNN加速器，其关键在于四维并行化计算策略。在卷积运算中，论文提出了在高度、宽度、通道和滤波器四个维度上实现并行处理，极大地提高了运算速度。此外，还引入了参数化架构设计，可根据不同的需求，在单个时钟周期内执行512、1024或2048次乘累加操作，提供了灵活性。 为了进一步优化性能，设计中包含了片内双缓存结构，这减少了对外部存储器的访问，同时实现了数据的有效复用，降低了内存带宽的压力。通过流水线技术，论文实现了神经网络单层运算的完整流程，确保了计算效率的提升。 实验结果显示，所提出的FPGA加速器计算速度达到了560.2 GOP/s，是i7-6850K CPU的8.9倍，而其性能功耗比是NVIDIA GTX 1080 Ti GPU的3.0倍。这意味着在提供高性能的同时，该设计方案在能效方面也具有显著优势。相比于其他FPGA加速方案，该设计在处理主流CNN网络时，既保证了较高的性能功耗比，又具备良好的通用性。 这篇论文提出的面向CNN的FPGA加速器架构设计，通过并行计算、参数化架构、双缓存和流水线技术，有效地解决了CNN计算的效率和能耗问题，为未来深度学习硬件加速提供了有价值的参考。