基于ARM+FPGA平台的二值神经网络加速方法研究

• 作者: 姜文超 孙孝辉 宋庆增 金光浩
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 二值神经网络 现场可编程门阵列 异或运算 行处理算法
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 779-783
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0614

摘要

现有的卷积神经网络由于其结构复杂且依赖的数据集庞大,难以满足某些实际应用或者计算平台对运算性能的要求和能耗的限制.针对这些应用或计算平台,对基于ARM+FPGA平台的二值化算法进行了研究,并设计了二值神经网络,该网络减少了数据对存储单元的需求量,也降低了运算的复杂度.在ARM+FPGA平台内部实现时,通过将卷积的乘累加运算转换为XNOR逻辑运算和popcount等操作,提高了整体的运算效率,降低了对能源和资源的消耗.同时,根据二值神经网络中数据存储的特点提出了新的行处理改进算法,提高了网络的吞吐量.该实现方式在GOPS、能源和资源效率方面均优于现有的FPGA神经网络加速方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋庆增	天津工业大学计算机科学与技术学院	9	14	2.0	3.0
2	姜文超	广东工业大学计算机学院	28	111	5.0	10.0
3	金光浩	天津工业大学计算机科学与技术学院	8	8	2.0	2.0
4	孙孝辉	天津工业大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0