基于XILINX FPGA的卷积神经网络（四）

最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布
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文章标签： FPGA 卷积神经网络 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cj1343395571/article/details/77155949
本文介绍了如何在Xilinx FPGA XC6SLX45上实现卷积神经网络，通过利用Shift RAM IP核解决二维卷积问题，并采用RELU激活函数。在资源有限的情况下，通过复用DSP进行卷积运算，达到计算并行度。实验结果显示，FPGA计算结果与Tensorflow相差一系数，存在小数取整误差，但验证了算法的正确性。项目耗时71.45us，作者分享了项目过程中的经验与思考。

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最后也是最关键的，就是在fpga上搭建出卷积神经网络的结构。

我使用的fpga是xilinx的xc6slx45，以下是最后的资源使用情况





其中设计最重要的就是解决二维卷积的问题，我采用了shift ram ip核

但是使用会遇到一个问题：需要剔除一些无效数据。 具体如下：

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论文精读-基于FPGA的卷积神经网络和视觉Transformer通用加速器
a284365的博客
05-01 4381
针对计算机视觉领域中基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的传统卷积神经网(CNN)络加速器不适配视 觉Transformer网络的问题，该文提出一种面向卷积神经网络和Transformer的通用FPGA加速器。首先，根据卷 积和注意力机制的计算特征，提出一种面向FPGA的通用计算映射方法;其次，提出一种非线性与归一化加速单 元，为计算机视觉神经网络模型中的多种非线性和归一化操作提供加速支持;然后，在Xilinx XCVU37P FP- GA上实现了加速器设计。
基于FPGA的卷积神经网络加速器研究
axingxiansen的博客
05-09 1816
摘 要 卷积神经网络(Convolution Neural Network，CNN)是在计算机视觉，图像识别和 分类等领域应用最成功的人工神经网络数学模型。高性能神经网络结构规模庞大，一次 完整推理过程需要进行大量乘法加法计算。训练出一个高性能卷积神经网络模型需要的 计算量是推理过程的数十倍至更多。当前的理论和技术水平无法做到一个模型可以普适 所有领域，不同的应用场景需要设计特定神经网络结构和采集特定数据集。庞大的算力 需求和高质量的数据采集是训练得到高性能卷积神经网络的两个关键内容。如何提高算力是当下企业
神经网络的FPGA实现：基础卷积操作(一)
Jason的博客
01-14 1万+
卷积核 kernel_size=3*3 输入特征图fmap[width,high]=[9,9] Verilog HDL Xilinx VIVADO 源文件 `timescale 1ns / 1ps module conv_pe( input clk, input rst, input input_en,//输出使能 input [7:0] kernel_00, //卷积核窗口3*3 in...
基于XILINX FPGA的卷积神经网络（三）
cj1343395571的博客
08-09 6519
MATLAB代码 24x24图片转coe文件 load('testset_image.mat') a = image(1,:); b = reshape(a,[24,24])'; c = reshape(b,[1,24*24]); fid = fopen('image_24x24.coe','wt'); fprintf(fid,'memory_initiali
卷积神经网络（CNN）
最新发布
m0_54570435的博客
07-08 1145
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理网格状数据（如图像、视频、音频、时间序列）的深度学习模型。其核心思想是通过局部连接、权重共享和层次化特征提取，自动学习数据的空间或时间层次结构。生物学基础：受视觉皮层中神经元只响应局部刺激的启发数学实现：每个神经元仅与前一层局部区域连接（而非全连接）优势：大幅减少参数量（如5×5局部连接 vs 全连接）保留空间局部相关性适合处理平移不变特征原理：同一卷积核在输入的不同位置使用相同参数计算优势：参数量从O(n²
基于XILINX FPGA的卷积神经网络（一）
cj1343395571的博客
08-09 1万+
基于fpga的卷积神经网络 前期准备工作 首先使用tensorflow设计卷积神经网络，并进行训练。方便起见，我使用了mnist数据集，设计的网络结构为： input layer  24x24 conv1 layer 20x20x6 maxpooling1 layer 10x10x6 conv2 layer 6x6x12 maxpooling2 layer 3x3x12 o
基于XILINX FPGA的卷积神经网络（二）
cj1343395571的博客
08-09 9267
Python+tensorflow代码 model.py import tensorflow as tf def weight_variable(shape):     initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)     return tf.Variable(initial)
黑金fpga_基于FPGA的卷积神经网络加速器设计与实现
weixin_39948210的博客
12-15 1976
随着计算机处理能力的提高，神经网络作为人工智能研究和发展的新方向，已成为机器学习领域的热点。而卷积神经网络(CNN)是一种源自人工神经网络的深度机器学习算法，在视频监控、机器视觉、模式识别等领域，已经得到了广泛的应用。其对图像的平移、比例缩放、倾斜等形式的变形，具有高度的适应性，能够灵敏的提取图形特征，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。目前，卷积神经网络的传统实现多为在通用处理器平...
基于FPGA的卷积神经网络实现（七）数据读写
qq_38798425的博客
07-24 9785
写在最前面的闲话： 前面我们用了很大的篇幅来说如何去做前期准备，实际上，在FPGA实现CNN最难的地方也就在于前期的设计与规划，后面的Verilog部署那就是体力活+经验活了，拼排流水的功底。所以做好前期准备是非常重要的。这个系列的博文由于是为了给新手一个入门的思路，因此很多细节都没有考虑，真正的循环如何去展开如何去并行，可以看看论文，推荐一篇2017年的很经典的论文《Optimizing Loop Operation and Dataflow in FPGA Acceleration of Deep Co
fpga卷积神经网络加速器,FPGA卷积神经网络综述
aifamao2的博客
08-06 1878
如何使用FPGA加速机器学习算法　当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，RalphWittig(XilinxCTOOffice的卓越工程师)在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。在这项研究中出现了一些和CNN算法实现能耗相关的几个有趣的结论：①限定使用片上Memory;②使用更小的乘法器;③进行定点匹配
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03-14
### 基于FPGA的卷积神经网络核素识别硬件加速方法研究 #### 核心知识点概述 本文介绍了一种新型的核素识别技术，该技术基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）平台实现卷积神经网络...
【免费下载】 FPGA实现的卷积神经网络（CNN）模块
gitblog_00731的博客
12-27 663
FPGA实现的卷积神经网络（CNN）模块 1. 项目基础介绍 本项目是使用Verilog语言实现的CNN模块，可以在FPGA项目中方便地使用。Verilog是一种硬件描述语言，用于数字电路的设计和验证，本项目利用Verilog的并行处理能力，在FPGA上实现了卷积神经网络的核心功能。 2. 项目核心功能 项目的核心功能包括以下几种： Conv2d（二维卷积模块）：支持二维卷积运算，可配置多个卷积...
基于FPGA的卷积神经网络加速器
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基于FPGA的卷积神经网络加速器
Xilinx FPGA开发攻略
06-13
Xilinx FPGA系列入门教程（一），——开发全攻略基础篇
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weixin_44384867的博客
07-15 5414
本文介绍一种基于FPGA的1维卷积神经网络算法加速实现的方案，其中为了进一步提升运算速度，除了第一层卷积采用的是普通卷积运算（CONV），其余卷积层和池化层采用的是二值化运算，即二值化的卷积与池化。 运算过程包含了卷积层、池化层、批标准化层、全局池化、二值化卷积、全连接层、激活函数层，均采用RTL级代码实现，即全部采用Verilog HDL代码实现，兼容Intel Altera FPGA 与 AMD Xilinx FPGA，便于移植。
面向边缘计算的嵌入式FPGA卷积神经网络的构建
sotfish的博客
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面向边缘计算的嵌入式FPGA平台卷积神经网络的构建 通过设计卷积神经网络函数中的网络层间可复用的加速器核心 以减少硬件资源实现性能优化卷积神经网络硬件。 边缘计算： 克服云计算固有的问题，将应用、数据和服务从节点推向网络边缘，在靠近移动设备和数据源头，融合网络、计算、存储和应用核心能力的开放平台，就近提供服务，进而形成对云计算的有益补充，推动物联网的发展。 边缘计算具有 低延时、高可用、高实时...
基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现（一）框架
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理论建立与效果展示 正在写。。。 环境：Vivado2019.2。 Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数 1920个，BRAM 600个也就是21.1Mb。 说明：通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络，主要是实现CNN网络的搭建。 也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，在融会贯通。 实现流程： 训练参数：通过pytorch对10000个训练集进行训练获得训练参数，反向计算不
【FPGA教程案例59】深度学习案例6——基于FPGA的CNN卷积神经网络之整体实现
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在课程，我们对的基本原理有了初步认识。在上一个课程，我们完成了CNN的Relu激活层、pool池化层、卷积层以及图像输入层的实现，如下图所示：在本课程中，我们将上述四个模块结合起来，构建一个简单的CNN卷积神经网络。...
基于 FPGA 的 YOLOv5s 网络高效卷积加速器设计【上】
qq_43416206的博客
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为提升在资源受限情况下的嵌入式平台上卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN)目标识别的资源利用率和能效,提出了一种适用于 YOLOv5s 目标识别网络的现场可编程门阵 列(Field Programmable Gate Array,FPGA)共享计算单元的并行卷积加速结构,该结构通过共享 3×3 卷积和 1× 1 卷积的计算单元提高了加速器硬件资源利用率。
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