基于HLS工具的CNN加速器的设计与优化方法研究

摘要：

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.

关键词：卷积神经网络、PYNQ-Z2、HLS工具、加速器

所属期刊栏目：47

分类号：TN108.1(真空电子技术)

资助基金：山西省"1331工程"重点学科建设计划项目1331KSC

在线出版日期：2021-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：18-21,26