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
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2023-11-13 11:44:27
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相关运算和卷积运算在一定程度上是一样，第二个信号是否需要反褶，如果参与运算的第二个信号是偶信号（偶函数）。 对于有限长的离散时间序列信号，它们的卷积结果的长度等于参与卷积的两个信号长度之和，再减去 1。FFT 加速卷积运算，这种变化所完成的计算结果，是两个信号的“圆卷积”。由于快速傅里叶变换（FFT），是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法，而离散傅里叶变换的公式来源于周期序列信号的傅里叶
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2023-07-24 16:41:53
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MobileNet V2介绍MobileNetV2是在V1基础之上的改进。V1主要思想就是深度可分离卷积。而V2则在V1的基础上，引入了Linear Bottleneck 和 Inverted Residuals。下图是MobileNet V2中的一个基本模块 可以看到，该模块由三个卷积组成，第一第三个卷积是标准的1x1卷积，起到升维和降维的作用，而中间的是一个depthwise卷积，每一个卷积层
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2023-12-21 09:57:49
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的下面需要下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下这一节主要是软件层面的处理。之所
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2023-11-27 10:44:49
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神经网络的FPGA实现：基础卷积操作(一) RGB三通道 Verilog HDL Xilinx VIVADO conv_pe.v文件在上述链接中`timescale 1ns / 1ps
module conv_layer#(
parameter CHANNEL_IN=3, //输入图像的通道R G B
parameter CHANNEL_OUT=1 //输出图像的通道
)(
input
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2023-10-15 13:30:50
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的下面需要下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下上一节我们介绍了如何对一个离线模
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2023-11-13 11:47:55
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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
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2023-11-20 09:05:57
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最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的 AAF ，与此前的 SENet 、SKNet 等很相似，但 AFF 性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在 Inception 层内引起的特征融合。AFF 是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！1、特征融合1.1、什么是特
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2023-10-10 11:38:50
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一、简介 CNN由对输入进行过滤（卷积）以获得有用信息的层组成。 这些卷积层具有可以学习的参数（内核），因此可以自动调整这些过滤器以提取针对手头任务的最有用信息，而无需选择特征。 CNN最好与图像一起使用。 普通神经网络不适用于图像分类问题。二、普通神经网络的比较 在正常的神经网络上，我们需要将图像转换为单个1d向量，然后将数据发送到完全连接的隐藏层。 在这种情况下，每个神经元每个神经元都有参数。
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2023-12-14 10:47:24
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文章目录1. 神经网络计算模型2. 卷积计算并行性分析2.1 卷积窗口内部并行2.2 相同特征图卷积窗口间并行实现分析2.3 不同输入特征图卷积窗口并行2.4 不同输出特征图并行3. 激活函数的实现4. 基于FPGA的加速器设计4.1 整体结构4.2 卷积计算单元 这是浙大余子健的研究生毕业论文，也是我阅读的第一篇文献。 1. 神经网络计算模型 上图为典型的卷积神经网络的结构。在图中C层代表的
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2023-11-24 16:13:51
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## 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
原创
2024-03-21 05:19:08
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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
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2023-11-27 09:55:29
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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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很早之前就想写这个，自己研究了很久。
本人多年从事图像相关的FPGA工作，近几年接触了CNN，就想着在FPGA中实现CNN的加速，爱好使然。
要实现对CNN的加速，就必须了解CNN是怎么计算的。
考虑在FPGA中实现深度学习算法，需要matlab上用自己的写的代码实现算法的每一步。1.编译matcaffe,编译matcaffe会遇到很多坑， 将caffemodel导入到matlab中；2.将训练
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2023-12-21 09:59:20
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当设计者试图从算法中获得最佳性能但软件方法已无计可施时，可以尝试通过硬件/软件重新划分来进行加速。FPGA易于实现软件模块和硬件模块的相互交换，且不必改变处理器或进行板级变动。本文阐述如何用FPGA来实现算法的硬件加速。 如果想从代码中获得最佳性能，方法包括优化算法、使用查找表而不是算法、将一切都转换为本地字长尺寸、使用注册变量、解开循环甚至可能采用汇编代码。如果所有这些都不奏效，可以
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2024-08-29 13:03:14
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卷积核 kernel_size=3*3 输入特征图fmap[width,high]=[9,9] Verilog HDL Xilinx VIVADO源文件`timescale 1ns / 1ps
module conv_pe(
input clk,
input rst,
input input_en,//输出使能
input [7:0] kernel_00, //卷积核窗口3*3
inpu
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2023-10-15 08:59:39
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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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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
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2024-01-03 13:57:45
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以前有篇文章，讲《让你的软件飞起来》，讲的是怎么用C语言实现RGB转YUV的方法，从浮点乘法到定点乘法，最后再到查找表等方法进行加速，整体提升了几百倍的提升。 那么FPGA进行图像加速也有异曲同工之笔。由于FPGA的数字电路结构，没有CPU线程的概念，更没有浮点的概念，那么直观的想，我想可以通过以下几个方面进行运算的加速：1)面积换速度：也就是串转并运算，可以多个模块同时计算；2)时间换空间
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2023-12-02 08:20:36
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FPGA实现BP神经网络正向传播过程本篇文章不是用FPGA去加速神经网络的训练过程，个人以为训练过程在GPU上进行已经可以达到一个比较理想的速度了，但是把训练完成的模型嵌入到FPGA里还是有不少工作可以做的。这里就一个简单的两输入六个输出的三层BP神经网络训练好的模型为例，将训练完成的模型用FPGA实现。整个过程主要有三个问题：①神经网络中大量乘法器消耗FPGA资源的问题；②神经网络中的权值参数为
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2023-08-12 12:35:54
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