Mar, 2018

基于 FPGA 的混合高效卷积算法的人脸识别

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TL;DR本研究通过探索多种快速卷积算法，包括 Winograd 和 FFT，并发现了一种将它们应用于不同类型卷积的最佳策略；实现在基于高级综合的可配置 IP 人脸识别加速系统中使用 FaceNet，并利用并行化的优化方案在新型 CNN 体系结构上，实现比高端 NVIDIA GPU 快 3.75 倍的延迟加速，并显著超过先前的 FPGA 结果。
deep convolutional neural networksfpgaface recognitionfast convolution algorithmslatency-critical tasks
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • Arria 10 上的 OpenCL (TM) 深度学习加速器

    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。

    Jan, 2017

  • 卷积神经网络的快速算法

    研究使用 Winograd 最小滤波算法加速卷积神经网络在 GPU 上的训练，以满足自动驾驶汽车行人检测和移动电话图像识别的低延迟和有限资源处理要求。

    Sep, 2015

  • 使用深度可分离卷积在 FPGA 上加速卷积神经网络

    本文中，提出了一种可扩展的高性能深度可分离卷积优化的卷积神经网络加速器，适用于不同大小的 FPGA，可以实现 GPU 级别的卷积操作，提高了计算速度。在 Arria 10 SoC FPGA 上实现了 MobileNetV2，并取得了比 CPU 快 20 倍的结果。

    Sep, 2018

  • 实现边缘智能动态卷积神经网络推理的探索

    本研究提出了动态流式传输模型参数和基于库的方法来实现传统 CNN 架构的可扩展和动态分布式 CNN 推断，利用部分重构技术提高了资源受限的边缘设备的性能，并在 Xilinx PYNQ-Z2 板上实现了 LeNet-5 CNN 模型，具有 92％，86％和 94％的分类准确率。

    Feb, 2022

  • 一种基于 FPGA 的加速器，实现对任意核大小的 CNN 的高效支持

    使用 FPGA 的推断加速器，通过优化计算数据流、降低存储需求和优化卷积神经网络的部署，实现了支持任意核大小的卷积神经网络的高效部署，从而在各种基于视觉的应用中取得了卓越的性能。

    Feb, 2024

  • 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

  • 通过 FFT 快速训练卷积神经网络

    本文提出了一种使用 Fourier 变换和 GPU 架构，加速卷积网络的训练和推理的算法，并在现有技术的基础上取得了数量级上的改善。

    Dec, 2013

  • 自动流程实现压缩卷积神经网络，以实现 FPGA 上的高效边缘计算

    本文研究了一种从训练好的 TensorFlow 模型到基于 FPGA 的二值化卷积神经网络系统的自动流程，并在 Cyclone-V FPGA 设备上实现了二值化的 YOLOV2，通过在目标检测上的实验，证明了与 CPU 和移动 CPU 平台相比，在 FPGA 上进行二值化幻化的模型大小和推理速度都有显著的性能提升。

    Dec, 2017