FPGA加速在深度学习中的应用

最新推荐文章于 2025-06-02 16:44:33 发布
最新推荐文章于 2025-06-02 16:44:33 发布
阅读量576 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： fpga开发 深度学习 人工智能 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackCyberX/article/details/132330312
编程 专栏收录该内容
414 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
随着深度学习模型的增长，GPU面临瓶颈，FPGA因其灵活性、并行性和低功耗成为新的加速选择。本文介绍了FPGA的基本概念、特点，并探讨了其在神经网络推理、数据预处理和自定义网络架构中的应用，展示FPGA如何为深度学习任务提供高效加速。

FPGA加速在深度学习中的应用

深度学习的快速发展对计算资源提出了巨大的需求，而图形处理器（GPU）常常被用来加速深度学习任务。然而，随着深度学习模型的增大和复杂性的提高，GPU已经面临着瓶颈。因此，人们开始寻找新的加速解决方案，其中FPGA（现场可编程门阵列）是一个备受关注的选项。

本文将探讨FPGA加速在深度学习中的应用。首先，我们将简要介绍FPGA的基本概念和特点，然后探讨FPGA如何应用于深度学习中，并提供相应的源代码示例。

一、FPGA的基本概念和特点

  1. FPGA的概念

FPGA是一种可以根据用户需要重新配置其内部硬件电路功能的可编程逻辑设备。与传统的固定功能集成电路相比，FPGA具有灵活性和可编程性。它由大量的可编程逻辑单元（CLB）和可编程互连资源组成，可以按照用户的特定需求进行定制。

  1. FPGA的特点

FPGA具有以下几个特点：

灵活性：FPGA可以根据需要进行重新配置，以适应不同的应用需求。

并行性：FPGA具有大量的可编程逻辑单元和互连资源，可以实现高度并行的计算。

低功耗：相较于GPU，FPGA在相同计算任务下通常具有更低的功耗。

快速开发：使用硬件描述语言（如Verilog或VHDL），可以高效地进行FPGA开发。

二、FPGA在深度学习中的应用

FPGA可以通过并行计算、硬件加速和定制化等特点，为深度学习任务提供高性能的加速。下面将介绍FPGA在深度学习中的几个常见应用场景。

  1. 神经网络推理加速

FPGA可以通

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
FPGA在深度学习的未来
klaas的博客
03-07 1万+
近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上，GPU，ASIC，FPGA都是解决庞大计算量的方案。本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的，并且将介绍一种递归神经网络(RNN)在FPGA平台上的实现方案。
深度学习FPGA实现基础知识11(向专家致敬--吴恩达)
时间的诗
06-07 3113
需求说明：深度学习FPGA实现知识储备 来自：时间的诗 一、百度百科 吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人（with Daphne Koller）。 2014年5月16日，吴恩达
基于FPGA的深度学习算法加速
jk_101的博客
06-18 2467
基本构成：CLB(可配置逻辑块)，IOS(输入输出模块)，IR(互联资源)FPGA的功能是由SRAM中的数据类配置的，所以大部分FPGA芯片中都是采用查找表结构的。FPGA中组合逻辑使用小型LUT实现的，这些LUT输出端连接到D触发器的输入端，D在连接到其他逻辑电路或者是驱动IO来对其进行驱动。FPGA中的逻辑是通过加载编程数据来实现的，这些编程数据通过内部静态存储单元来进行加载。
从FPGA说起的深度学习（一）
OpenFPGA的博客
01-30 2583
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。在本教程中，旨在加深对深度学习和 FPGA 的理解。用 C/C++ 编写深度学习推理代码高级综合 (HLS) 将 C/C++ 代码转换为硬件描述语言FPGA 运行验证在第一篇文章中，将解释“什么是深度学习”和“使用 FPGA 进行深度学习的好处”。什么是深度学习为了解释深度学习，有必...
基于FPGA的深度学习加速器的设计与实现》.zip
09-22
深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础...
FPGA加速深度学习综述
11-13
在FPGA加速深度学习的研究中，主要可以从以下几个方面进行概述： 1. 针对神经网络模型的加速器：FPGA可以针对不同的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，设计...
深度学习CNN算法的小型FPGA加速器实现及其应用 · TensorFlow
最新发布
08-08
小型CNN FPGA加速器的实现方法，涵盖从软件到硬件的深度学习部署全过程。软件部分基于TensorFlow 2实现，通过Python导出权值；硬件部分则采用Verilog手写代码，在Artix-7 FPGA XC7A200T平台上完成。该加速器具有高度...
深度学习CNN算法的小型FPGA加速器实现及其应用
05-23
内容概要：本文详细介绍了小型CNN FPGA加速器的实现方法，涵盖从软件到硬件的深度学习部署全过程。软件部分基于TensorFlow 2实现，通过Python导出权值；硬件部分则采用Verilog手写代码，在Artix-7 FPGA XC7A200T平台...
基于FPGA的深度学习加速器
01-10
基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器。
深度学习FPGA加速器的进展与趋势_吴艳霞.pdf
08-15
随着大数据时代的来临,深度学习技术在从海量数据中提取有价值信息方面发挥着重要作用,已被广泛应用于计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域。本文从深度学习算法的特点和发展趋势出发,分析 FPGA 加速深度学习的优势以及技术挑战;其次,从 SoC FPGA 和标准 FPGA 两个方面介绍了 CPU-FPGA 平台,主要对比分析了两种模型在 CPU 和FPGA 之间数据交互上的区别;接下来,在介绍 FPGA 加速深度学习算法的开发环境基础上,重点从硬件结构、设计思路和优化策略这三个方面详细综述了采用 FPGA 加速卷积神经网络的设计方案;最后展望了 FPGA 加速深度学习算法相关研究工作的发展。
FPGA CNN 基于FPGA的深度学习网络移植
06-11
内含基于FPGA的深度学习算法移植的论文和代码 FPGA CNN
FPGA在深度学习应用中或将取代GPU
HackEle的博客
03-14 462
点击蓝字关注我们关注、星标公众号，精彩内容每日送达 来源：网络素材人工智能的兴起触发了市场对 GPU 的大量需求，但 GPU 在 AI 场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列 (FPGA) 这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决，FPGA 将成为市场人工智能应用的选择。现场可编程门阵列 (FPGA) 解决了 GPU 在运行深度...
从FPGA说起的深度学习（四）
OpenFPGA的博客
03-02 989
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。在本教程中，旨在加深对深度学习和 FPGA 的理解。用 C/C++ 编写深度学习推理代码高级综合 (HLS) 将 C/C++ 代码转换为硬件描述语言FPGA 运行验证在上一篇文章中，我们用C语言实现了一个卷积层，并查看了结果。在本文中，我们将实现其余未实现的层：全连接层、池化层和激活...
FPGA实现CNN：硬件优化与深度学习
weixin_42509513的博客
06-02 1085
FPGA（Field-Programmable Gate Array）即现场可编程门阵列，是现代数字电路设计中广泛使用的一种半导体设备。与传统的ASIC（Application Specific Integrated Circuit）相比，FPGA允许在出厂后对电路进行重新编程，因此具有高度的灵活性和可重配置性。FPGA的工作原理依赖于其内部由逻辑块（Logic Blocks）组成的结构，这些逻辑块通过可编程的互连资源连接。用户可以根据需要配置这些逻辑块及其连接方式，以实现不同的数字电路功能。
深度学习FPGA实现数据计算
jk_101的博客
06-25 1004
FPGA以擅长高速并行数据处理而闻名，从有线/无线通信到图像处理中各种DSP算法，再到现今火爆的AI应用，都离不开卷积、滤波、变换等基本的数学运算。但由于FPGA的硬件结构和开发特性使得其对很多算法不友好，之前本人零散地总结和转载了些基本的数学运算在FPGA中的实现方式，今天做一个系统的总结归纳。
从FPGA说起的深度学习（七）-循环并行化
OpenFPGA的博客
04-17 973
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。在本教程中，旨在加深对深度学习和 FPGA 的理解。用 C/C++ 编写深度学习推理代码高级综合 (HLS) 将 C/C++ 代码转换为硬件描述语言FPGA 运行验证在本文中，我们将循环并行化应用于先前任务并行化的推理内核，并平衡层与层之间的执行时间。此外，当前内核的外部内存访问效率...
FPGA机器学习之学习的方向
my_share的专栏
08-12 6241
经过了2个月对机器学习的了解后，我发现了，机器学习的方向多种多样。网页排序，语音识别，图像识别，推荐系统等。算法也多种多样。看见其他的书后，我发现除了讲到的k均值聚类，贝叶斯，神经网络，在线学习等等，还有很多其他的算法。比如说：免疫算法，遗传算法，主成分分析，蚁群算法等等。好像很多算法都是需要做很多的研究才能用的很好的。据说深度学习是由神经网络升级来的。神经网络本身就是一本书，内容很多。龙星计划里
FPGA在深度学习领域的应用的优势
weixin_45962327的博客
04-02 814
FPGA在深度学习领域的应用的优势
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值