Nov, 2018

嵌入式 FPGA 卷积神经网络加速器的算法硬件协同设计

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TL;DR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。
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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

  • DeepFire2：一种基于 FPGAs 的卷积脉冲神经网络加速器

    DeepFire2 是一种新型的硬件架构，能够在多个逻辑区域上高效地映射大型网络层，大大提高了吞吐量和能源利用率，同时避免了查找表对 SNN 逻辑资源的限制，能够部署大型的 ImageNet 模型，保持每秒超过 1500 帧的吞吐量。

    May, 2023

  • 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

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    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。

    Mar, 2018

  • 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

  • 深度学习系统的超高性能和能量效率：一种算法 - 硬件协同优化框架

    本文旨在实现深度神经网络硬件实现的超高能效和性能，提出一种面向不同类型、大小和应用场景的 DNN 算法 - 硬件协同优化框架，并在硬件部分采用高效的 FPGA 实现，实验表明与 IBM TrueNorth 处理器和参考的 FPGA 实现相比，该框架至少实现了 152 倍的加速和 71 倍的能效增益。

    Feb, 2018

  • FPGA/DNN Co-Design: 物联网边缘智能的高效设计方法

    本文提出了一种相结合的 FPGA/DNN 共同设计方法，包括自动设计流程和硬件优化的 DNN 模型搜索，结果表明在对象检测上该设计方案的 DNN 模型和加速器在交并比、帧数、功耗和能量效率等多个方面优于 GPU 解决方案。

    Apr, 2019

  • fpgaConvNet：在嵌入式 FPGA 上映射多样化卷积神经网络的工具流

    本文提出了一个使用 Synchronous Dataflow（SDF）模型的端到端框架 fpgaConvNet，该框架可用于将卷积神经网络 (ConvNets) 映射到 FPGAs 上，实现了对性能度量的有效优化，并在嵌入式环境中将性能提高了最高 6.65x。

    Nov, 2017

  • 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

  • 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