高性能人脸识别加速器优化设计及FPGA实现.pdf

针对给定的文件信息，以下是详细的知识点说明： 一、文件信息概述 本文件是一篇关于“高性能人脸识别加速器优化设计及FPGA实现”的学术论文，主要阐述了计算机视觉领域中，由于快速发展的需求，对嵌入式产品提出了更高的系统性能要求。论文由吴进、张伟华、席萌、代巍等作者撰写，发表在《计算机工程与应用》期刊上。为了克服传统FPGA平台在实现卷积神经网络（CNN）过程中的计算吞吐与内存带宽不匹配、实现效率低的问题，作者提出了一种新的优化方案，并在Xilinx ZC706嵌入式开发平台上进行了实践。 二、技术背景与挑战 1. 计算机视觉：随着机器视觉、图像识别等领域的发展，计算机视觉的需求越来越高，需要更高效的硬件支持。 2. 嵌入式产品性能要求：为了满足视觉处理需求，嵌入式系统必须具备更高的处理能力。 3. 现有技术瓶颈：传统FPGA平台在计算吞吐与内存带宽匹配、以及通用处理器在CNN实现效率上存在不足。 三、研究内容 1. 选择模型：本研究以LeNet-5神经网络模型为基础，这是一个经典的卷积神经网络，被广泛应用于图像识别。 2. 开发平台：使用Xilinx ZC706嵌入式开发平台设计加速器，它提供了必要的硬件资源和开发环境。 3. 高层次综合（HLS）工具：利用HLS工具进行硬件描述语言的自动化转换，优化存储、定点量化和运算。 四、优化方法 1. 存储优化：通过算法和硬件设计优化，改善内存访问模式，减少存储带宽的瓶颈。 2. 定点量化：将CNN中的浮点运算转换为定点运算，以减少硬件资源的使用并提高计算效率。 3. 运算优化：对网络的运算结构进行改进，以减少运算时间，提升吞吐量。 五、实验结果 1. 加速器性能：实验结果显示，所设计的CNN加速器的工作频率达到200MHz。 2. 性能比较：与CPU相比，该加速器能实现126倍的加速；与GPU相比，速度提升了10倍以上。 3. 功耗：该加速器的功耗仅为2.62W，相比传统CPU和GPU来说，具有较低的功耗优势。 六、关键词解析 ***N加速器：指的是专门为卷积神经网络操作优化设计的硬件加速器。 2. FPGA：现场可编程门阵列，一种可以通过编程改变其逻辑功能的集成电路。 3. HLS：高层次综合，一种将算法级描述自动转换为硬件描述语言的工具。 4. 存储优化：指优化硬件中的存储访问和管理，以提高整体性能。 5. 定点量化：将通常使用浮点数表示的数据转换为定点数表示的过程。 七、学术意义与应用前景 本研究通过实现7层CNN加速器，不仅在性能上实现了巨大飞跃，还在功耗上取得了突破，这对于嵌入式系统中的实时图像处理和人脸识别等应用具有重大意义。此外，研究中使用的优化方法和技术手段可为将来更复杂的神经网络硬件加速提供参考。随着技术的不断进步和应用需求的增加，本研究的工作对未来计算机视觉及相关领域的硬件加速技术发展将产生积极的推动作用。