基于RISC⁃V处理器的卷积加速SoC系统设计

摘要：

为提高卷积神经网络(CNN)的计算效率和能效,以8 bit定点数据作为输入,设计一个支持激活、批标准化以及池化等CNN网络中常见计算类型的卷积加速器,优化循环计算顺序并将其与数据复用技术相结合,以提高卷积计算的效率.基于软硬件协同设计思想,构建包含RISC-V处理器和卷积加速器的SoC系统,RISC-V处理器基于开源的指令集标准,可以根据具体的设计需求扩展指令功能.将该SoC系统部署在Xilinx ZCU102开发板上,RISC-V处理器和卷积加速器分别工作在100 MHz和300 MHz频率下,测试结果表明,该加速器的算力达到153.6 GOP/s,运行VGG16网络进行图片推理计算时加速效果较好.

关键词：卷积加速、循环计算优化、数据复用、RISC-V处理器、SoC系统、软硬件协同设计

所属期刊栏目：47

分类号：TP332(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金91846303

在线出版日期：2021-05-07（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：153-157