基于HLS工具的CNN加速器的设计与优化方法研究
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.16157/j.issn.0258-7998.200841

基于HLS工具的CNN加速器的设计与优化方法研究

引用
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.

卷积神经网络、PYNQ-Z2、HLS工具、加速器

47

TN108.1(真空电子技术)

山西省"1331工程"重点学科建设计划项目1331KSC

2021-03-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

18-21,26

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

电子技术应用

0258-7998

11-2305/TN

47

2021,47(3)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn