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题名基于边缘部署低功耗的神经网络加速器
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作者
周诗云
钱松荣
卫少东
郑鑫
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机构
贵州大学机械工程学院
贵州大学公共大数据国家重点实验室
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出处
《自动化与仪表》
2024年第7期147-151,156,共6页
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基金
贵州光电子信息与智能化应用国际联合研究中心项目(黔科合平台人才(2019)5802号)。
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文摘
卷积神经网络作为一种处理网络数据的深度学习模型,广泛的应用于自动驾驶、航空航天等行业。而随着数据量的增长,卷积网络的结构也变得越来越复杂,对于卷积网络这种计算和资源密集型网络如何部署在低功耗、资源少的边缘设备上就成为了一种困难。而FPGA由于其具有高的并行性和低功耗,可以作为一种边缘部署的设备。在这基础上,提出了一种针对于LeNet-5轻量网络的加速器,利用流水线并行加速和循环展开对FPGA的并行计算最大化,然后使用Vitis HLS将高级编程语言转变为硬件描述语言,再利用Vitis IDE进行软件驱动的编写。实验结果表明,相对于在CPU、GPU上进行网络推理,在ZYNQ上FPGA进行网络推理,在检测速率相近的情况下,功耗减少了8倍,这使得神经网络的边缘部署多了一种选择。
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关键词
卷积神经网络
边缘部署
低功耗
FPGA
流水线
循环展开
HLS
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Keywords
convolutional neural network
edge deployment
low power consumption
FPGA
pipeline
loop unrolling
HLS
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分类号
TP353
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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