CNN FPGA加速器实现(小型)CNN FPGA加速器实现(小型)
通过本工程可以学习深度学习cnn算法从软件到硬件fpga的部署。
网络软件部分基于tf2实现,通过python导出权值,硬件部分verilog实现,纯手写代码,可读性高,高度参数化配置,可以针对速度或面积要求设置不同加速效果。
参数量化后存储在片上ram,基于vivado开发。
图一为工程结构图,提供基础的testbench,加速器输入存在ram上,图二为在artix7 fpga xc7a200t所占资源(资源和速度互相折中,可以用更多的资源换速度,也可以降速度减少资源消耗)。
图三为网络结构图,demo所实现输入为28*28*1,图四五为卷积层和池化层可配置部分。
单张图片推理时间50us左右
提供本项目实现中所用的所有软件( python)和硬件代码( verilog)。
以上文字仅供参考,具体更详细完整内容请移步下载区:下载网址:https://imgcs.cn/p/624043661539.html
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