基于HLS工具的CNN加速器的設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>485 K
標(biāo)簽： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PYNQ-Z2 HLS工具
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文檔介紹：基于軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的思想，利用HLS工具，在PYNQ-Z2平臺(tái)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，對(duì)卷積運(yùn)算采用矩陣切割的優(yōu)化方法，均衡了資源消耗和計(jì)算資源，使得加速器的性能達(dá)到了最優(yōu)。利用MNIST數(shù)據(jù)集對(duì)加速器IP核進(jìn)行性能測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)單張圖片的測(cè)試，該加速器相對(duì)于ARM平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了5.785的加速效果，對(duì)于1 000張圖片的測(cè)試則可達(dá)到9.72的加速效果，隨著測(cè)試圖片數(shù)量的不斷增加，加速器的性能也將越來(lái)越優(yōu)。
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