基于FPGA的卷积神经网络设计与实现.pdf
概述:
本文研究了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在各种计算机视觉应用中的设计和实现,特别是基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的并行结构。文章提出了CNN前向传播过程在FPGA并行计算的架构,并通过实验验证了该结构在FPGA上的峰值运算速度可以达到0.48GOP/s,相比ARM Mali-T628 GPU平台实现23.5倍的加速比。
知识点:
1. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN):是一种深度学习算法,广泛应用于计算机视觉领域,例如图像识别、目标检测、图像分割等。
2.现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA):是一种可编程的数字电路,能够根据需要进行编程和配置,广泛应用于数字系统设计和开发。
3. 并行计算:是指在多个处理器或核心上同时执行多个任务,以提高计算速度和效率。
4.阵列处理器(Array Processor):是一种特殊的处理器,能够对大规模数据进行并行处理,常用于信号处理、图像处理和科学计算等领域。
5. CNN前向传播过程:是CNN算法中的一种关键步骤,涉及到数据的前向传播和计算。
6. FPGA并行计算架构:是指在FPGA上实现的并行计算架构,能够充分发挥FPGA的并行计算能力,提高计算速度和效率。
7. ARM Mali-T628 GPU平台:是一种高性能的图形处理器,广泛应用于移动设备和嵌入式系统中。
8. 加速比:是指FPGA实现的CNN算法相比ARM Mali-T628 GPU平台实现的速度提高程度。
9. 深度学习(Deep Learning):是一种机器学习算法,通过多层神经网络学习和表示复杂数据模式和关系。
10. 机器学习(Machine Learning):是一种人工智能技术,通过算法和模型学习和预测数据模式和关系。
11. 数据建模(Data Modeling):是一种数据分析和处理技术,通过建立数学模型和算法来描述和分析数据。
12. 专业指导(Professional Guidance):是指在具体的项目或应用中,提供专业的技术和咨询服务,以帮助实现项目的目标和要求。
本文介绍了基于FPGA的卷积神经网络设计与实现,提出了CNN前向传播过程在FPGA并行计算的架构,并通过实验验证了该结构在FPGA上的峰值运算速度。同时,本文还涉及到深度学习、机器学习、数据建模和专业指导等相关概念和技术。