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题名基于FPGA的卷积神经网络并行加速器设计
被引量:4
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作者
王婷
陈斌岳
张福海
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机构
南开大学电子信息与光学工程学院
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出处
《电子技术应用》
2021年第2期81-84,共4页
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文摘
近年来,卷积神经网络在许多领域中发挥着越来越重要的作用,然而功耗和速度是限制其应用的主要因素。为了克服其限制因素,设计一种基于FPGA平台的卷积神经网络并行加速器,以Ultra96-V2为实验开发平台,而且卷积神经网络计算IP核的设计实现采用了高级设计综合工具,使用Vivado开发工具完成了基于FPGA的卷积神经网络加速器系统设计实现。通过对GPU和CPU识别率的对比实验,基于FPGA优化设计的卷积神经网络处理一张图片的时间比CPU要少得多,相比GPU功耗减少30倍以上,显示了基于FPGA加速器设计的性能和功耗优势,验证了该方法的有效性。
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关键词
并行计算
卷积神经网络
加速器
流水线
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Keywords
parallel computing
convolutional neural network
accelerator
pipeline
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分类号
TN402
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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