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题名在FPGA上实现及优化加速卷积神经网络的方法
被引量:3
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作者
郑文凯
杨济民
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机构
山东师范大学物理与电子科学学院
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出处
《山东师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第2期186-192,共7页
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基金
山东省重点研发计划资助项目(2017GGX10102)
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文摘
本文在FPGA芯片zynq7020上实现了一种基于Lenet-5卷积神经网络的AI芯片设计,采用了将卷积操作转换为矩阵乘法、并行计算、流水线计算等技术来加速CNN的运算速度,提高了片上系统性能,并利用该芯片,实现了对手写数字集MNIST的快速准确识别.实验证明,在分类准确率几乎相同的前提下,该AI芯片与ARMCortex-A9CPU在处理相同批量MNIST数据集时实现了大约22倍的加速.并且该AI芯片在实现CNN的设计时采用了Vivado软件编程替代传统的硬件语言,降低了软件开发人员开发FPGA的门槛.
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关键词
卷积神经网络
FPGA
AI芯片
优化加速
vivado软件平台
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Keywords
convolutional neural network
FPGA
artificial intelligence chip
optimization acceleration
vivado software platform
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN791
[电子电信—电路与系统]
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题名基于FPGA的QPSK调制器的设计与实现
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作者
虞亚君
赵参
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机构
中国电子科技集团公司第五十八研究所
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出处
《电脑编程技巧与维护》
2019年第10期33-34,66,共3页
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文摘
介绍正交相移键控(QPSK)调制技术在数字信号处理中的作用与优势,详细分析了该调制技术的基本原理,对QPSK信号编码方式进行了说明,对相位选择法进行了分析。采用基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的全数字QPSK调制设计方案,介绍了该方案中各模块的功能,重点介绍了串并转换、四相载波发生器等模块。通过Vivado对整个工程进行仿真和综合,例举了相关代码和测试波形,并在Zynq-7000系列开发板上验证了该设计的可行性。
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关键词
QPSK技术
FPGA器件
vivado软件
综合
仿真
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分类号
TN9
[电子电信—信息与通信工程]
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