May, 2023

DeepFire2：一种基于 FPGAs 的卷积脉冲神经网络加速器

PDF
TL;DRDeepFire2 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。
spiking neural networkenergy efficiencyhardware architecturefpgaimagenet
发现论文，激发创造
  • Spiker：面向脉冲神经网络的 FPGA 优化硬件加速

    该研究开发了一种基于 Xilinx Artix-7 FPGA 的硬件加速器，用于高性能 Spiking Neural Networks 推理，评估了该加速器的推理能力，并与现有的加速器进行比较。

    Jan, 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

  • 一种支持新兴神经编码的资源高效脉冲神经网络加速器

    该研究提出了一种新型硬件体系结构，可支持具有新型神经编码的 SNN，并在 FPGA 上对 VGG 神经网络模型进行了部署，从而实现了 25％的功耗和 90％的延迟改善。

    Jun, 2022

  • SNN 和 CNN FPGA 实现的定量比较：是否使用尖峰？

    本文研究卷积神经网络和脉冲神经网络在 FPGA 加速器上的性能和能量效率，探究 SNN 是否能实现减少能量要求等期望，结果发现在复杂的应用场景如 SVHN 和 CIFAR-10 上，SNN 的能量和效率优势并不明显，而在小规模 MNIST 等基准测试中，两者基本相当。

    Jun, 2023

  • 基于卷积神经网络的快速、节能的神经形态计算

    本文介绍了一种基于突触剪枝和脉冲神经元结构的神经形态学计算机，其能够实现与深度神经网络相当的分类准确率，而且具有更高的能效和推理速度，在维持高吞吐量的同时能够达到节能的目的，并且使用反向传播算法进行指定和训练，使深度学习的算法能力与神经形态学处理器的效率相结合，从而更好地实现嵌入式人工智能的发展。

    Mar, 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

  • 基于 FPGA 的混合高效卷积算法的人脸识别

    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

  • 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

  • 深林模型的高效 FPGA 加速器

    本文提出了一种有效的硬件加速器，第一次在 FPGA 上实现深度森林模型，通过精细的节点计算单元、高效的架构和自适应数据流以及优化的存储方案，显著缩短计算时间，提高硬件利用率和功耗效率。

    Nov, 2022

  • 提高前馈神经网络在脉冲神经形态芯片中的分类准确性

    使用新的二进制硬件跨棒学习算法实现深度神经网络在 TrueNorth 芯片上的部署，可在以前工作的基础上实现显著提高（76％与 86％准确度）同时保持良好的性能 MNIST 手写数据集。

    May, 2017