17、FPGA-Based Hardware Accelerators for Neural Networks

FPGA-Based Hardware Accelerators for Neural Networks

1. Introduction to Neural Networks and Hardware Acceleration

神经网络作为一种模拟人类大脑功能的大规模计算模型，已经成为现代计算科学的重要组成部分。神经网络由大量基本计算单元——神经元构成，每个神经元可以接收来自其他神经元的多个信号，并将这些信号传递给其他神经元。单个神经元的计算过程可以表示为公式：

[ y = f(\sum_{i=0}^{n} w_i x_i + b) ]

其中，( x ) 是输入，( w ) 是权重，( b ) 是偏移量，( f ) 是激活函数。为了模拟生物神经元的阈值特性，人工神经网络引入了激活函数，如阈值函数、线性函数和 S 型函数。

神经网络在两个方面与人脑相似：首先，它们通过从外部环境中学习获得知识；其次，神经元之间的连接强度（突触权重）用于存储学习到的知识。获取这些突触权重的过程称为训练过程或学习过程。神经网络训练过程利用梯度下降和反向传播方法，也称为监督学习。

随着神经网络模型的复杂度不断提高，尤其是深度学习模型的出现，对计算资源的需求也大幅增加。传统的通用计算平台（如 CPU）在处理这些复杂模型时显得力不从心。因此，硬件加速器成为了提升神经网络性能的关键手段之一，尤其是在 FPGA 上进行加速。

2. Types of Neural Network Accelerators

2.1 ASIC Heterogeneous Accelerators

ASIC（Application