| 基于HLS工具的CNN加速器的設計與優(yōu)化方法研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：485 K | |
| 標簽： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 PYNQ-Z2 HLS工具 | |
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| 文檔介紹：基于軟硬件協(xié)同設計的思想，利用HLS工具，在PYNQ-Z2平臺上設計并實現(xiàn)了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速器，對卷積運算采用矩陣切割的優(yōu)化方法，均衡了資源消耗和計算資源，使得加速器的性能達到了最優(yōu)。利用MNIST數(shù)據(jù)集對加速器IP核進行性能測試，實驗結(jié)果表明：對單張圖片的測試，該加速器相對于ARM平臺實現(xiàn)了5.785的加速效果，對于1 000張圖片的測試則可達到9.72的加速效果，隨著測試圖片數(shù)量的不斷增加，加速器的性能也將越來越優(yōu)。 | |
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