【FPGA与深度学习】基于FPGA的深度学习CNN加速器设计

最新推荐文章于 2024-10-31 18:01:19 发布
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分类专栏： 高性能计算与嵌入式AI 文章标签： cnn 深度学习 算法
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基于FPGA的深度学习CNN加速器设计

英文原文：

http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf?spm=a2c4e.11153940.blogcont5752.3.654031b6l0wvY2&file=fpga2015_chen.pdf

https://yq.aliyun.com/articles/5752

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％的性能差异。所以找出最佳解决方案是很重要的，特别是当考虑到FPGA平台的计算资源和存储器带宽的限制时。 实际上，如果加速器结构没有精心设计，其计算吞吐量与提供FPGA平台的内存带宽不匹配。 这意味着由于逻辑资源或存储器带宽的利用不足将造成性能的降级。

不幸的是，FPGA技术和深度学习算法的进步同时加剧了这个问题。 一方面，由最先进的FPGA平台提供的日益增加的逻辑资源和存储器带宽扩大了设计空间。 此外，当应用各种FPGA优化技术（如循环平铺和变换）时，设计空间进一步扩大。 另一方面，为了适应现代应用的需求，深度学习算法的规模和复杂性也在不断增加。所以，在设计空间中找出最优解是比较困难的。 因此，迫切需要有效的方法来探索基于FPGA的CNN设计空间。

然而现有的大部分工作主要关注计算

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硬件加速 | 基于FPGA的深度学习CNN加速器设计（论文复现）
迈微AI研习社 · 号主
06-13 7234
Zhang C, Li P, Sun G, et al. Optimizing fpga-based accelerator design for deep convolutional neural networks. ACM/FPGA 2015
基于FPGA实现CNN参数量化技术的实践与心得
Sn_Mn的博客
07-01 2347
在上一篇中提到了在FPGA中实现网络，因为网络过于臃肿而难以综合，因此随后通过资料的查阅发现参数量化这一技术能够大大降低网络的复杂度。但在我调研过程中，我发现网络上关于参数量化的FPGA实现资料太少，因此我打算将这一过程记录下来，希望能够通过这篇博客与大家分享这一技术的实现过程以及我的一些心得。
基于FPGA的深度学习加速器设计与实现
06-25
现场可编程门阵列FPGA作为常用的加速手段之一，具有高性能、低功耗、 可编程等特点。本文采用FPGA设计针对深度学习通用计算部分的加速器，主要工作有： 1)、分析深度神经网络、卷积神经网络的预测过程和训练过程算法共性和特 性，并以此为基础设计FPGA运算单元，算法包括前向计算算法、本地预训练算法和全局训练算法。 2)、根据FPGA资源情况设计基本运算单元，包括前向计算单元和权值更新 运算单元。运算单元均进行可配置和流水线设计，在适应不同规模深度学习神经 网络的同时具有高吞吐率。 3)、分析FPGA加速器的上层框架和数据通路，编写linux操作系统下驱动 程序以及面向上层用户简单易用的调用接口。 4)、通过大量实验测试分析影响加速器性能的各种因素，得到加速器的性能、能耗趋势，使用测试数据集与CPU、GPU平台进行性能、功率、能耗等参数对比，分析FPGA实现的优劣性。
基于FPGA的深度学习加速器
01-10
基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器，基于FPGA的深度学习加速器。
基于FPGA的深度学习加速器设计与实现.rar_FPGA深度学习_deep learning fpga_fpga_基于FPGA的
07-14
基于FPGA的深度学习加速器设计与实现，帮助你增加对深度学习的理解，而且作为中文，很适合国内学者。
推荐文章：基于FPGA的深度学习加速器——DE5Net_Conv_Accelerator
gitblog_00059的博客
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最新发布
08-08
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FPGA CNN 基于FPGA的深度学习网络移植
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基于FPGA的深度学习加速器的设计与实现》.zip
09-22
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs 最近arXiv上挂出来一篇文章，采用FPGA实现MobileNet V1，并且完全是不借助片外资源，用的是on-chip memory，没有利用off-chip RAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在30...
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书接上回，老师让做czt后，再做一cfar cfar算法原理：。均值类CFAR 适用于空间上统计平稳的背景，它在检测单元前、后沿各有一个覆盖若干距离单元的滑动窗，利用滑动窗中参考采样 的均值，形成前、后沿局部估计，再对局部估计平均、选大、选小或加权平均，以确定检测单元的背景杂波平均功率估计。 鉴于信号可能会跨越到前后邻近单元中，检测单元及其临近前后距离单元一般不包括在平均窗内，若检测单元中信号幅度大于滑动窗内均值的K 倍，则认为是信号。 matlab仿真 %% 程序初始化 clc;clear all;cl
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