基于软件定义的可重构卷积神经网络架构设计

摘要：

为满足卷积神经网络业务处理的灵活性和高性能需求,提出一种基于软件定义的可重构卷积神经网络架构.该架构采用归一化处理流程实现卷积层网络的动态重构与运算模式的加速.采用AHB和AXI的双总线架构,实现卷积神经网络的流水计算.通过软件定义在FPGA上实现了不同网络结构下的数据集实时处理.实验结果表明,所设计的FPGA电路能够实现两种网络模型的软件定义,网络模型与输入数据集相同的条件下,该架构的运算处理能力为CPU的10倍,运算能耗比为GPU的2倍.

关键词：卷积神经网络、软件定义、动态可重构、FPGA、流水计算、SoC

所属期刊栏目：7

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技重大专项2016ZX01012101

在线出版日期：2021-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：29-36