44、FPGA在卷积神经网络加速中的应用与挑战

FPGA在卷积神经网络加速中的应用与挑战

1. AI加速硬件概述

在人工智能（AI）加速领域，GPU和单板处理器都发挥着重要作用。GPU由于其出色的性能，在AI加速方面的应用越来越广泛。而单板处理器，如树莓派，因其体积小、功耗低的特点，也成为AI应用的一种选择。

2. 卷积神经网络（CNN）概述

CNN是经典的深度学习网络之一，在深度学习技术、机器视觉和语言识别等领域得到了广泛应用。早期研究表明，先进CNN的计算主要由卷积层决定。CNN包含多个卷积层、池化层和全连接层，它以图像为输入，通过多个“卷积层、池化层和关联层”得到输出。

• 卷积层模型 ：卷积层由输入$f_{in}$和由权重$w_{ij}$组成的卷积核构成。通过平衡结果设置采样函数以得到输出$f_{out}$，公式如下：
  $f_{out}^i = \sum_{i=1}^{n_{in}} f_{in}^i * w_{i,j} + b_i, 1 \leq i \leq n_{out}$
• 池化层模型 ：池化层通常使用最大扫描或核心扫描来减小输入矩阵的大小，这样可以有效减少后续层的数据处理量，同时防止特征信息的丢失。
• 全连接层 ：该层将输入转换到线性空间，得到输出，公式为：
  $f_{out} = \sum_{j=1}^{n} f_{in}^j * w_{i,j} + b$
• 激活层 ：激活函数对输入进行非线性变换，并对每层的输出进行常规处理。常见的激活函数包