基于HLS工具的CNN加速器的設計與優化方法研究
所屬分類:技術論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:485 K
標簽: 卷積神經網絡 PYNQ-Z2 HLS工具
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文檔介紹:基于軟硬件協同設計的思想,利用HLS工具,在PYNQ-Z2平臺上設計并實現了一個卷積神經網絡加速器,對卷積運算采用矩陣切割的優化方法,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。利用MNIST數據集對加速器IP核進行性能測試,實驗結果表明:對單張圖片的測試,該加速器相對于ARM平臺實現了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,隨著測試圖片數量的不斷增加,加速器的性能也將越來越優。
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