CNN模型、FPGA加速

最新推荐文章于 2025-09-21 09:29:54 发布
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#深度学习 #fpga

博客询问如何实现CNN模型到FPGA异构计算平台的自动映射，涉及深度学习与FPGA相关技术，聚焦于模型在特定平台的映射实现问题。

想问一下如何实现cnn模型到FPGA异构计算平台的自动映射？

CNN FPGA加速概述
06-21
来自MIT深度学习团队撰写的FPGA CNN加速技术简介，里面有很多干活哦！
FPGA的CNN加速，你怎么看？
weixin_30561177的博客
06-12 1309
网上对于FPGACNN加速的研究已经很多了，神经网络的硬件加速似乎已经满大街都是了，这里我们暂且不讨论谁做的好谁做的不好，我们只是根据许许多多的经验来总结一下实现硬件加速，需要哪些知识，考虑哪些因素。 很多人都说在做FPGA的神经网络加速，可是有多少人真正拿出了实际结果，可能大部分人就是用HLS(高层次综合)写了个四五层的小网络，或者简单实现了一下卷积操作。真正要用FPGA做加速，得先明...
FPGA加速卷积神经网络CNN策略
weixin_57138233的博客
09-21 885
FPGA 加速的本质是 “算法复杂度与硬件资源的精准匹配”—— 通过算法优化（量化、剪枝、Winograd）减少计算量和数据量，通过架构设计（并行、流水线、脉动阵列）最大化 FPGA 并行能力，通过硬件映射（DSP/BRAM/DDR 协同）避免资源瓶颈，最终实现 “高性能、高能效、低延迟” 的 CNN 推理。未来方向：结合存算一体架构（如将权重存储在 SRAM 中，计算单元直接在存储内操作，减少数据搬运）、异构融合。
基于FPGA的CNN卷积神经网络加速器
capa_shi的博客
07-20 1万+
目录 1、本文背景 2、高级设计 2.1数学概述： 3、硬件设计 3.1 输入图像 3.2 VGA/摄像头 3.3卷积第一层 3.4 池化层 3.4 卷积第二层 3.5部分和 3.6第一个全连接层 3.7第二个全连接层 4、软件设计 5、系统设计 6、测试 7、硬件错误和问题 8、结果 10、可用性 11、结论 12、知识产权注意事项 13、改进和未来工作 14、Verilog代码和C代码 1、本文背景 神经网络是一种基于大脑神经网络的机器学习模型..
记录 FPGA加速器设计CNN（论文笔记）
Davemissyou的博客
09-13 6552
一、2018年清华论文《An Asynchronous Energy-Efficient CNN Accelerator with Reconfigurable Architecture 》 platform：Xilinx VC707 摘要： 1.全局时钟被局部时钟替代，在时钟下形成异步流水线 2.每个计算单元全连接5*5的寄存器，保证输入数据被重复使用 3.提出集成化 卷积和池化...
【超详细教程(附源码)】用FPGA加速卷积神经网络CNN运算
热门推荐
Walker_Lau的博客
06-01 3万+
【超详细教程(附源码)】用FPGA加速卷积神经网络CNN运算 原创教程，转载请联系作者并注明出处：https://github.com/WalkerLau 源码地址：https://github.com/WalkerLau/Accelerating-CNN-with-FPGA 最近发现很多小伙伴都想用FPGA加速卷积神经网络运算，而恰好我刚做完的本科毕设就是这个题目，所以就有了写这个教程的想法，希...
深度学习CNN算法的小型FPGA加速器实现及其应用 · TensorFlow
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...
深度流水线FPGA加速CNN
最新发布
10-21
针对单板FPGA资源受限、计算负载不均等问题，构建了由七块FPGA组成的环形集群原型系统，利用高速串行链路互联，有效提升了大规模CNN模型在前馈阶段的吞吐量与能效。实验结果显示，该系统在AlexNet和VGG-16模型上相较...
CNN卷积神经网络FPGA加速器实现：从软件到硬件的深度学习部署
03-30
首先，作者使用TensorFlow 2构建了一个简单的CNN模型，包括卷积层、池化层和全连接层，并通过训练得到模型权值。接着，作者用Verilog实现了CNN的硬件加速器，特别关注卷积层的高效实现，采用了参数化设计方法，使得...
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...
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实现三层CNN
05-23
文章地址：https://blog.youkuaiyun.com/muxi_huang/article/details/117202366，见第一点“Modelsim找不到文件”
基于FPGA的神经网络CNN加速器
01-10
基于FPGA的神经网络CNN加速器，基于FPGA的神经网络CNN加速器，基于FPGA的神经网络CNN加速器，基于FPGA的神经网络CNN加速器，基于FPGA的神经网络CNN加速器，基于FPGA的神经网络CNN加速器。
FPGA实现cnn目标检测（简单应用和评估）
11-28
这是FPGA实现CNN卷积神经网络加速的算法。包括了细节和架构！
CNN唯一开源FPGA实现
05-01
PipeCNN: An OpenCL-Based Open-Source FPGA Accelerator for Convolution Neural Networks
基于FPGA的深度学习CNN加速器设计
xiuxin121的博客
01-08 2万+
因为CNN的特有计算模式，通用处理器对于CNN实现效率并不高，不能满足性能要求。 因此，近来已经提出了基于FPGA，GPU甚至ASIC设计的各种加速器来提高CNN设计的性能。 在这些方法中，基于FPGA的加速器引起了研究人员越来越多的关注，因为它们具有性能好，能源效率高，开发周期快，重构能力强等优点。 在实验中，研究人员发现在FPGA相同的逻辑资源利用率情况下，两种不同解决方案可能会有多达90％
FPGA加速BCNN
qq_56881353的博客
11-06 835
对于许多信号处理应用来说，能够从具有相位信息的复数数据中进行学习是必不可少的。当前实值深度神经网络（DNN）在潜在信息分析方面表现出了较高的效率，但在复数领域的应用还不够。而深度复数网络（Deep complex networks, DCN）可以从复数数据中学习，但计算成本较高，因此，这些技术都不能满足可部署系统处理短观测或短信号突发的即时决策需求。近年来，将 DCN 与二值化神经网络（BNN） 相结合的二值化复数神经网络 （BCNN），在实时分类复数数据方面显示出巨大潜力。 实现这一高性能的结果来自
基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现
走向CTO的路上...
02-04 1852
卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。FPGA 以其并行处理能力、低延迟和灵活性，是加速 CNN 推理的理想硬件平台。通过在 FPGA 上实现 CNN，可以显著提高实时应用中的推理效率。FPGA 在 CNN 加速中提供了并发处理的优势，通过流水线和并行计算大幅提升计算效率。在 FPGA 上实现 CNN，不仅能满足实时性要求，还能通过硬件优化降低功耗。
FPGA加速CNN模型：实时河道水位预测与洪水演进模拟
2. CNN模型与FPGA加速 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，尤其在图像处理和模式识别任务中表现出色。在本研究中，CNN模型被用来处理历史水位数据和气象数据，通过学习其中的特征模式，对未来的河道水位变化...
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