基于FPGA的卷积神经网络卷积层并行加速结构设计

• 作者: 封松林 汪辉 田犁 祝永新 陈煌
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 卷积神经网络 FPGA 卷积层
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

随着近年来硬件的飞速发展,深度学习又一次成为了研究的热门领域,其中卷积神经网络在多个方面显示了突出的表现.卷积层是卷积神经网络中最重要的组成部分,具有大量乘加计算.针对该特点,提出了流水线式的FPGA卷积层并行加速模块.该电路可以在一个周期内获得一个计算结果.在相同结构和数据集的情况下,FPGA的计算效率分别是CPU,GPU的近7倍和5倍,而功耗只有GPU的28.87％.