基于FPGA的CNN加速器PPT

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。由于其具有稀疏性...

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。由于其具有稀疏性、局部性、和层次结构等特点，CNN在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。然而，其复杂的计算量和巨大的参数量使得实时处理成为一项具有挑战性的任务。作为一种可编程逻辑门电路，FPGA(Field Programmable Gate Array)具有高速、并行、低功耗等优点，为CNN的加速提供了可能。本章节将分为以下部分：CNN的特点和FPGA的优势CNN的特点和FPGA的优势CNN的特点CNN是一种深度前馈神经网络，其特点包括：局部感知CNN的卷积层中的神经元只对输入图像的局部区域进行感知，这使得CNN能够捕捉到图像的空间结构信息参数共享在CNN中，卷积核参数在整个图像上是共享的，这大大减少了模型的参数量多层结构CNN具有多层结构，每一层都能学习到图像的不同特征，这使得CNN具有很强的特征表达能力FPGA的优势FPGA是一种可编程逻辑门电路，具有以下优势：并行性FPGA可以同时执行多个操作，这使得FPGA非常适合加速计算密集型任务，如CNN低功耗相较于CPU和GPU，FPGA的功耗较低，这使得FPGA在便携式设备上具有优势编程灵活性FPGA可以通过编程实现不同的算法和数据结构，具有很高的灵活性高性能FPGA的并行处理能力和定制化特性使其能够提供高性能的计算能力基于FPGA的CNN加速器设计设计思路基于FPGA的CNN加速器设计的核心思路是通过硬件并行化来提高处理速度。具体来说，我们可以将卷积运算分布式地布置在FPGA的硬件资源上，并利用FPGA的并行计算能力同时执行多个卷积运算。此外，为了进一步提高计算效率，我们还可以考虑使用流水线设计来消除计算过程中的空闲时间。硬件架构基于上述设计思路，我们可以设计出一个基于FPGA的CNN加速器的硬件架构，如下图所示：该架构包括多个功能模块，如数据输入模块、卷积模块、激活模块、池化模块、全连接模块等。这些模块通过数据流相连，形成一个完整的CNN计算流水线。每个模块都能并行处理数据，从而提高整个系统的计算速度。并行处理策略在上述硬件架构中，并行处理策略的关键在于如何将计算任务分配给多个并行的计算单元。下面是一种可行的策略：数据并行数据并行是将一个大的数据集拆分成多个小的数据块，然后分配给不同的计算单元进行处理。这种策略可以大大提高数据处理的并行性和速度。例如，我们可以将一个图像的像素矩阵拆分成多个小的矩阵块，然后分别送入不同的卷积模块进行处理功能并行功能并行是将整个神经网络的结构并行化。具体来说，我们可以将神经网络的各个层分别放在不同的计算单元上进行处理，这样每个计算单元只需要处理一个特定的网络层。这种策略可以大大减少计算过程中的控制开销和非计算开销，从而提高计算效率。例如，我们可以在一个卷积模块的同时，将另一个模块用于激活函数计算，另一个模块用于池化函数计算等