标题《基于FPGA的高效可伸缩的MobileNet加速器实现》和描述指出了这篇文档的主要内容，即介绍了一种使用FPGA（现场可编程门阵列）技术实现的MobileNet深度神经网络加速器的设计与实现。文中探讨了如何解决MobileNet网络在硬件实现中效率低下的问题，并且在不同硬件资源下具有一定的可伸缩性。为了实现这一点，文中提出了一种三级流水的加速阵列结构，这种设计可以在不同的乘法器开销范围内都能达到70%以上的计算效率。文章还提到在XILINX Zynq-7000 ZC706开发板上实现了MobileNet网络加速器，并在150MHz的工作频率下取得了156Gop/s的性能和61%的计算效率，这一效率高于其他现有的MobileNet网络加速器。
知识点详细说明：
1. FPGA硬件技术：FPGA是一种可以由用户通过编程进行配置的集成电路，它允许开发者根据需求定制硬件逻辑。由于其可编程性，FPGA在需要高度定制化的并行计算任务中表现出了很大的优势，尤其是在机器学习、深度学习和神经网络等领域。
2. MobileNet网络：MobileNet是一种针对移动和嵌入式设备优化的轻量级深度卷积神经网络架构。它专为提高效率而设计，具有较低的计算量和参数量，适合在资源受限的环境中运行。MobileNet网络在视觉识别任务中尤其流行，因为它的轻量级设计不会对设备的处理能力提出过高要求。
3. 硬件加速器：硬件加速器是为了提高特定计算任务的执行效率而设计的专用电路或处理器。在深度学习中，硬件加速器可以显著提升网络模型的运行速度，降低功耗。FPGA作为硬件加速器的一个实例，因其灵活性和高效性能，常被用于执行深度学习算法。
4. 三级流水加速阵列：这是针对MobileNet网络的特性所设计的硬件加速方案。三级流水指的可能是将数据处理过程分解成三个阶段，每个阶段进行网络中不同层次的操作。加速阵列意味着多个处理单元被组织起来并行工作，每个单元处理数据的一部分，以提高整体的处理速度。
5. 可伸缩性：在硬件实现中，可伸缩性指的是硬件系统对不同资源限制下的适应性。在本研究中，MobileNet加速器能够在不同数量的乘法器开销下保持高效的计算效率，意味着该设计可以灵活调整以适应不同大小和能力的硬件平台。
6. 计算效率：计算效率是指硬件加速器处理计算任务时资源利用的有效性，通常以执行操作的速度或单位时间内完成的计算量来衡量。文中提到的61%计算效率表明该加速器在使用有限资源时能够高效地完成计算任务。
7. XILINX Zynq-7000：文中提到了使用XILINX Zynq-7000系列FPGA的ZC706开发板作为实现MobileNet网络加速器的硬件平台。XILINX是FPGA技术的领先厂商之一，而Zynq-7000是集成了ARM处理器和FPGA逻辑单元的异构处理平台，非常适合用于深度学习和神经网络的加速。
8. 并行逻辑：FPGA的一个核心优势在于其能够实现高度并行的逻辑处理，这对计算密集型任务，如深度学习中的卷积神经网络运算，尤为重要。并行逻辑意味着FPGA可以同时执行多个操作，显著降低处理时间，提高处理能力。
9. 硬件资源：在讨论硬件实现时，资源通常指的是硬件系统中可用的计算单元、存储单元以及用于数据传输的带宽等。在本研究中，设计者考虑了如何在不同的硬件资源限制下仍能实现高效的加速器性能。
10. 通信作者粟涛：粟涛作为文章的通信作者，可能是指这篇文章的研究主导者或负责人。通信作者通常负责处理文章的投稿、审稿过程中的通信以及读者的咨询。
这篇文档不仅展示了MobileNet加速器的设计与实现，而且还提供了在特定硬件平台上实现的细节和性能结果。它为深度学习硬件加速提供了有益的参考，特别是对于那些对提高嵌入式系统深度学习性能感兴趣的开发者和研究者。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
