Jan, 2017

Arria 10 上的 OpenCL(TM) 深度学习加速器

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TL;DR利用深度学习加速器（DLA）和 Winograd 变换技术，我们在 Intel Arria 10 设备上实现了1020图像/秒的性能，比 FPGA 上最先进的技术快10倍，同时也具有5.8倍的更高效率，并且与 nVidia TitanX GPU 上基于 AlexNet 的最佳公开实现比 23 img/s/W 具有竞争力。
发现论文，激发创造
  • 使用FBFFT的快速卷积神经网络：GPU性能评估

    本文研究了卷积神经网络在当前NVIDIA图形处理器上的性能，介绍了两种新的快速傅立叶变换卷积实现，对于整个CNN，fbfft比cuFFT快1.5倍以上，并且对于许多普通的卷积层，速度也比NVIDIA的cuDNN实现 快（达到了一些合成内核配置的23.5倍）。

    Dec, 2014

  • 基于FPGA的深度学习：过去、现在和未来

    本文综述以硬件加速为视角，探讨深度学习及可编程门阵列的发展趋势和革新，旨在讨论 FPGAs 在更好地为深度学习社区提供服务方面的最佳应用。

    Feb, 2016

  • 咖啡因 FPGA：用于卷积神经网络的 FPGA 框架

    本文介绍了一种修改版CNN框架Caffe，该框架支持FPGA实现，并使用Xilinx SDAccel环境实现了基于FPGA的Winograd卷积引擎，能够与其他运行在主机处理器上的层一起运行几个流行的CNN模型，取得了50 GFLOPS的成果。

    Sep, 2016

  • FINN: 快速可伸缩二值神经网络推理框架

    本文介绍FINN，一种用于构建快速、灵活的FPGA加速器的框架，该框架使用灵活的异构流式架构，并利用一组优化，将二值化神经网络映射到硬件上，从而实现完全连接、卷积和池化层，同时满足用户提供的吞吐量要求。在低于25W的总系统功率下，该平台在MNIST数据集上表现出高达1230万次图像分类每秒，0.31微秒的延迟和95.8％的准确率，在CIFAR-10和SVHN数据集上表现出21906次和283微秒的延迟、80.1％和94.9％的准确率，这是目前这些基准测试中报道的最快的分类率。

    Dec, 2016

  • NullHop：基于特征图稀疏表示的灵活卷积神经网络加速器

    研究了一种灵活有效的卷积神经网络加速器结构NullHop，采用神经元激活的稀疏特性加速计算并降低内存需求，可用于低功耗和低延迟应用，实现了98%的MAC单元利用率，达到了超过3TOp/s/W的功率效率，并成功将其FPGA实现与神经形态事件相机接口进行了实时交互演示。

    Jun, 2017

  • 为定制硬件加速器编译深度学习模型

    本研究旨在提出一种编译器，通过 Torch7 模型描述文件生成机器级指令，并实现了一种与卷积神经网络相关的定制硬件加速器 Snowflake，优化了模型结构解析、CNN 负载分解、内存带宽优化和平衡内存访问等方面，以达到生成的指令的性能与手动优化代码相当，并有效地执行 AlexNet 和 ResNet18 推理任务。

    Aug, 2017

  • 用于在FPGAs上映射卷积神经网络的工具流：调查和未来方向

    本文综述了现有的CNN-to-FPGA工具流，包括应用支持、架构选择、设计空间探索方法和性能等关键特性的比较研究，提出了最新CNN算法研究引入的主要挑战和目标，并提出了一种统一的评估方法，旨在全面、完整和深入地评估CNN-to-FPGA工具流。

    Mar, 2018

  • 嵌入式FPGA卷积神经网络加速器的算法硬件协同设计

    本文提出了一种算法-硬件协同设计的方法，开发了一种名为Synetgy的ConvNet加速器和一种新颖的ConvNet模型DiracDeltaNet，可以高效地在FPGA上运行，得到了更高的准确率和更快的推理速度。

    Nov, 2018

  • 基于FPGA的卷积运算加速解决方案

    本文介绍了一种基于硬件加速的卷积操作FPGA架构，旨在实现单层卷积的处理，以推出一种边缘AI解决方案IP核，实验结果表明它的峰值运算性能可达4.48 GOPS。

    Jun, 2022

  • FFCNN：基于FPGA的卷积神经网络推理快速加速

    本文介绍了一种基于OpenCL的卷积神经网络加速器设计，称为FFCNN，它包括数据重用和任务映射技术，这些技术可以在大规模图像分类中提高性能和资源利用率。

    Aug, 2022