针对图像识别领域卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的计算需求,根据CNN的结构特点,设计出一种基于软件定义片上可编程系统(software defined system on chip,SDSoC)的加速器。首先通过修改CNN网络结构文件,选用修正线性...针对图像识别领域卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的计算需求,根据CNN的结构特点,设计出一种基于软件定义片上可编程系统(software defined system on chip,SDSoC)的加速器。首先通过修改CNN网络结构文件,选用修正线性单元(rectified linear unit,ReLU)作为激励函数,在虚拟机上训练出卷积神经网络的参数。最终完成一种占用硬件资源少,图像识别时间短和精度高的CNN硬件加速器。实验结果表明,与传统的CPU对比其识别精度提高至80%以上,消耗仅占其4.16%,识别时间从通用CPU的十几秒缩短至毫秒。资源消耗与识别时间都得到了很大程度的降低,为进一步加速提供了参考价值。展开更多
提出一种软件定义控制系统(software defined control system,SDCS),它是一种基于全连通群的全分布式控制器方案,其特点是控制任务被虚拟化为多个虚拟控制任务(virtual control tasks,VCTs)后分布在无线网络中具有计算和存储功能的节点...提出一种软件定义控制系统(software defined control system,SDCS),它是一种基于全连通群的全分布式控制器方案,其特点是控制任务被虚拟化为多个虚拟控制任务(virtual control tasks,VCTs)后分布在无线网络中具有计算和存储功能的节点上。无线网络的拓扑结构本质上是不稳定的,通过构建可迁移节点集,在虚拟控制任务和节点之间建立动态映射关系,以应对潜在的节点故障对控制系统功能和性能的影响。将映射关系调整过程等效为外部方波脉冲扰动,分析了节点故障引起的映射关系的改变对系统稳态和动态性能的影响。所提方案中无线网络充当一个动态的分布式控制器,而非使用某一特定核心节点执行控制任务,上述控制器分布式设计以及动态映射关系提升了控制系统的灵活性和可靠性。最后在MATLAB/Simulink中进行了仿真分析,结果显示了所提方案的可用性及有效性。展开更多
文摘针对图像识别领域卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的计算需求,根据CNN的结构特点,设计出一种基于软件定义片上可编程系统(software defined system on chip,SDSoC)的加速器。首先通过修改CNN网络结构文件,选用修正线性单元(rectified linear unit,ReLU)作为激励函数,在虚拟机上训练出卷积神经网络的参数。最终完成一种占用硬件资源少,图像识别时间短和精度高的CNN硬件加速器。实验结果表明,与传统的CPU对比其识别精度提高至80%以上,消耗仅占其4.16%,识别时间从通用CPU的十几秒缩短至毫秒。资源消耗与识别时间都得到了很大程度的降低,为进一步加速提供了参考价值。
文摘提出一种软件定义控制系统(software defined control system,SDCS),它是一种基于全连通群的全分布式控制器方案,其特点是控制任务被虚拟化为多个虚拟控制任务(virtual control tasks,VCTs)后分布在无线网络中具有计算和存储功能的节点上。无线网络的拓扑结构本质上是不稳定的,通过构建可迁移节点集,在虚拟控制任务和节点之间建立动态映射关系,以应对潜在的节点故障对控制系统功能和性能的影响。将映射关系调整过程等效为外部方波脉冲扰动,分析了节点故障引起的映射关系的改变对系统稳态和动态性能的影响。所提方案中无线网络充当一个动态的分布式控制器,而非使用某一特定核心节点执行控制任务,上述控制器分布式设计以及动态映射关系提升了控制系统的灵活性和可靠性。最后在MATLAB/Simulink中进行了仿真分析,结果显示了所提方案的可用性及有效性。