如何使用FPGA加速机器学习算法如何使用FPGA加速机器学习算法 当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，RalphWittig(XilinxCTOOffice的卓越工程师)在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究
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2023-08-26 10:27:51
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论文阅读之FPGA硬件加速ReviewFPGA-based Accelerators of Deep Learning Networks for Learning and Classification: A Review 时间：2019本文聚焦于使用FPGA进行CNN的加速，主要总结了近期深度学习框架的FPGA加速器，希望能为深度学习研究者研究有效的硬件加速器指明方向。 关键词主要有：自适应框架、
硬件加速是指利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所固有的快速特性。硬件加速实质上是通过增加运算并行性达到加速的目的的。常常采用流水线和硬件复制的方法。1 流水线1.1 适合流水线的场景如果某个设计的处理流程分为若干步骤，而且整个数据处理是“单向流”的，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计的方法来提高系统的工作频率。流水线的各个步骤处理由功能单一的各个单元完成，当数据沿着
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2023-06-14 20:23:46
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深度学习与反向传播1.深度学习深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。1.1
目录脉动阵列（谷歌TPU系列）特点达芬奇架构（华为Ascend系列）特点昇腾310和昇腾910NVDLANVIDIA VOLTA （GPU）脉动阵列（谷歌TPU系列）
深入理解Google TPU的脉动阵列架构：http://chips.dataguru.cn/article-11106-1.html
特点达芬奇架构（华为Ascend系列）华为的通用AI之路:深度解读达芬奇架构硬件篇：http:/
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2023-08-27 18:29:06
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# 神经网络硬件加速
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用变得越来越广泛。然而，随着神经网络的复杂度不断增加，传统的硬件已经无法满足其运算需求。为了加快神经网络的运算速度，研究人员开始探索神经网络硬件加速的方法。
## 硬件加速的原理
神经网络中的运算主要包括矩阵乘法和激活函数等操作，这些操作可以通过硬件加速器来实现。硬件加速器通过专门设计的硬件电路来加速
PS: 这是我2019年2月在公司时测试Intel公司的神经网络加速器openvino的大致流程，之前发在CSDN上，现在发在知乎。明天将更新NVIDIA公司的GPU神经网络加速器 Tensor RT的安装和使用。现在主流的两大加速器，一个是openvino针对CPU，另一个时Tensor RT针对GPU。##############################################
1、什么是FPGA* FPGA是一种可以重构电路的芯片，通过编程，用户可以随时改变它的应用场景，它可以模拟CPU、GPU等硬件的各种并行运算。通过与目标硬件的高速接口互联，FPGA可以完成目标硬件运行效率比较低的部分，从而在系统层面实现加速。2、FPGA的优势 CPU、GPU 都属于冯•诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。而FPGA是无指令、无需共享内存的体系结构，这一结构使得FPGA芯片比 CP
在fpga实现cnn中最重要的模块部分-conv计算部分，可以称为是用fpga加速的根本。而计算最重要的关键则是如何充分利用fpga内的DSP，目前本人用的主要是ultrascale+，对应的dsp为DSP48e2。实现conv的两种方式：（1）并行方式，目前大多数fpga的conv计算都不是采用的此种方式，简单的说，如果要计算一个3*3的conv，则需要9个dsp，可以在一个时钟内计算完乘，第二
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2023-08-31 15:57:13
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1.前言 高频交易，硬件加速，这两个词，不管是金融领域从业人员，还是FPGA开发从业人员，对于这两个词应该都不会太陌生。 对于金融行业从业人员来说，高频交易，是用来指代从开仓到平仓只有很短的时间间隔，主要目的是通过市场短暂的价格波动进行获利的交易行为，这种交易行为，对时间十分敏感，这种交易从以前的人工进行操作，交易的时间量级大概是分钟（min）乃至秒（s）级；到后来使用繁杂的计算机程序进行操作，定
CNN神经网络算法刚出来的时候，就采用了FPGA作为物理机来实现，为何会率先采用FPGA作为算法加速器而非通用CPU，本文谈谈个人的理解。 首先明确FPGA与通用CPU的区别，CPU里设置流水线结构，而FPGA则是采用自定制的并行结构。就比如CPU最经典的5级流水线结构，一条指令的操作过程可以拆分为取指、译码、执行、访存、写回五个独立的子指令，通过流水线架构，使5条流水线分别执行上述5个独立指令，
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2023-07-26 20:52:32
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0.深入理解GPU训练加速原理GPU是如何加速的呢？我打算从两个方面来解答：单个GPU较于CPU加速：在训练网络中，其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面，大部分网络训练的过程都是1.计算loss，2.根据loss求梯度，3.再根据梯度更新参数(梯度下降原理)。无论在GPU还是CPU中，都是不断重复123步。但是由于CPU是通用计算单元(并不擅长数值运行)，而GPU特长是图像处理(数值计算)。所
一、概念 指的是把某些计算工作交给专门的硬件来做，而不是和普通的计算工作一样交给 CPU 来处理。这样不仅减轻了 CPU 的压力，而且由于有了「专人」的处理，这份计算工作的速度也被加快了。直观上说就是依赖GPU实现图形绘制加速通过底层软件代码，将CPU不擅长的图形运算转换成GPU专用指令，由GPU完成使用GPU来完成绘制的计算工作，代替CPU，它从工作分摊和绘制机制优化两个角度提升了绘制速度。在
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2023-08-01 15:15:03
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FPGA在卷积神经网络中的双倍算力应用——Supertile技术分析各类AI模型层出不穷，神经网络结构日益复杂，所需算力也越来越大，这使得神经网络的硬件加速成为近几年的热点研究，不论是工业界还是学术届，AI的硬件加速方案层出不穷，但主要分为FPGA和ASIC两类。 本文将介绍一种基于Xilinx FPGA平台中DSP单元的supertile技术，该技术可以将DSP的计算效率提升两倍。什么是Supe
## FPGA加速神经网络
人工智能是当今科技领域的热门话题，神经网络在其中扮演着重要角色。在神经网络的训练和推断过程中，计算量巨大，传统的处理器可能无法满足需求。因此，利用FPGA（Field-Programmable Gate Array）进行神经网络的加速成为了一种流行的解决方案。
### 什么是FPGA？
FPGA是一种可编程逻辑器件，可以在设计后进行现场编程，重新配置其内部电路结构
数字IC实践项目（3）—卷积神经网络加速器（开源项目）基于FPGA的卷积神经网络算法加速项目简介和学习目的卷积神经网络简介完整项目框图卷积模块池化模块激活模块VCS仿真&DC综合结果VCS仿真结果DC综合结果Bug&Debug总结项目地址参考链接 基于FPGA的卷积神经网络算法加速基于FPGA实现神经网络加速器是一种常见的硬件加速器设计方法。它利用FPGA的可编程性和并行计算能力
神经网络3，主要是一些用matlab自带函数来完成神经网络的例子。matlab自带的函数，都是经过优化，而且函数的实现过程是被封装好了点。性能也是非常的优良了。可是自己写出来的BP神经网络可能就不能达到那样的效果。要想在FPGA上实现，或者要知道内部的运行情况，还是要自己写才行。
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2023-07-31 17:07:26
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cnn-卷积神经网络在fpga上实现(一)CNN - 卷积神经网络在FPGA上的实现(一)卷积神经网络(CNN)已被证明在复杂的图像识别问题上非常有效。 本文将讨论如何使用Nallatech公司基于Altera OpenCL软件开发套件编程的FPGA加速产品来加速CNN卷积神经网络的计算。 可以通过调整计算精度来优化图像分类性能。 降低计算精度可使FPGA加速器每秒处理越来越多的图像。Caffe
随着时间的推移，FPGA 可重配置及可再程序设计的固有能力或许是其在快速发展领域中的最大优势。FPGA 可利用动态重配置，在不到一秒的时间内针对不同设计快速变化，从而可针对新的工作负载进行硬件优化。 因此，FPGA 能提供复杂多变超大规模应用所需的灵活性、应用广度和功能速度，这是 GPU 和定制 ASIC 无法实现的。随着高性能计算和人工智能技术的快速发展以及大数据的爆发式增长，人工智能的算法设计
没在BAT这些数据中心的大厂工作过哈，从看过的论文以及逻辑推理，推测在数据中心，FPGA可以做哪些网络加速。1. OVS的在数据中心的应用场景 一种应该主要解决服务器中VM间的通信问题，包括服务器内部VM通信以及VM与外部VM间通信，实现后可以让VM迁移时比较方便，而且VxLAN支持的标签数比VLAN大
