基于HLS工具的CNN加速器的设计与优化方法研究AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于HLS工具的CNN加速器的设计与优化方法研究
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：485 K
标签：卷积神经网络 PYNQ-Z2 HLS工具
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文档介绍：基于软硬件协同设计的思想，利用HLS工具，在PYNQ-Z2平台上设计并实现了一个卷积神经网络加速器，对卷积运算采用矩阵切割的优化方法，均衡了资源消耗和计算资源，使得加速器的性能达到了最优。利用MNIST数据集对加速器IP核进行性能测试，实验结果表明：对单张图片的测试，该加速器相对于ARM平台实现了5.785的加速效果，对于1 000张图片的测试则可达到9.72的加速效果，随着测试图片数量的不断增加，加速器的性能也将越来越优。
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