推荐文章：基于FPGA的深度学习加速器——DE5Net_Conv_Accelerator

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1、项目介绍

DE5Net_Conv_Accelerator是一个面向深度学习的开源项目，它在FPGA（Field-Programmable Gate Array）上实现了AlexNet的第一层卷积运算。该项目旨在通过硬件加速来提升深度神经网络（DNN）的运行效率，特别是在第一层卷积计算中，这通常占整个网络处理时间的很大一部分。

2、项目技术分析

该实现采用了Verilog语言进行编程，并且与PCIe接口相集成，可以直接插入到计算机主板上，以高速PCIe总线进行数据传输。在Quartus v16.0.0环境下，用户可以完成系统配置和编译工作，然后通过USB-Blaster电缆将FPGA设备编程到HOST计算机上。经过一次系统重置和自动重启后，FPGA会与主机建立PCIe链接，并准备就绪供用户应用使用。

3、项目及技术应用场景

DE5Net_Conv_Accelerator适用于需要高效执行深度学习任务的场景，特别是那些资源有限但又希望提高模型推理速度的工作站或数据中心。例如，在实时图像识别、视频分析、自动驾驶等应用中，由于卷积操作占据大量计算资源，这个加速器能够显著缩短处理时间，提升整体系统的性能。

4、项目特点

• 硬件加速: 利用FPGA的并行计算能力，DE5Net_Conv_Accelerator可以快速处理大量的卷积计算。
• PCIe集成: 通过PCIe接口与主机通信，提供高带宽的数据传输，确保了高效的数据交换。
• 可编程性: 采用Verilog编程，可以根据不同的CNN架构进行定制优化。
• 易部署: 提供详细的安装和使用指南，包括PCIe驱动的安装步骤，使得用户能够快速上手。

如果你的团队或者研究涉及到深度学习和硬件加速，那么DE5Net_Conv_Accelerator绝对值得尝试。并且，请不要忘记，如果你的研究受益于我们的项目，请引用我们的最新会议论文以支持我们不断探索的设计空间。

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联系人：Sachin Kumawat
电子邮件：skumawat@ucdavis.edu

我们的研究小组正在致力于深度CNN的硬件加速研究。若本项目对你的研究有所帮助，请在相关工作中引用以下论文：

Mohammad Motamedi, Philipp Gysel, Venkatesh Akella and Soheil Ghiasi, “Design Space Exploration of FPGA-Based Deep Convolutional Neural Network”，IEEE/ACM Asia-South Pacific Design Automation Conference (ASPDAC)，2016年1月。

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