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嵌入式图卷积网络在 SoC FPGA 上的实时事件数据处理
本研究旨在利用事件相机解决传统视频系统的限制，在汽车领域中针对嵌入式实时系统进行集成，通过图卷积网络 (GCN) 的运用保证处理事件系统所需的吞吐量和延迟性。通过针对点云处理的 GCN 架构 PointNet++ 进行硬件优化，实现了模型尺
PDF21 days ago
GCV-Turbo: 基于 FPGA 的 GNN 计算机视觉任务的端到端加速
GCV-Turbo 是一款基于 FPGA 的领域特定加速器，用于端到端加速基于图神经网络的计算机视觉任务，可以提供高性能加速并支持独立的 CNN 或 GNN 执行。
PDF3 months ago
基于 FPGA 的可重构卷积 - 变换器混合高效 ViT 加速器
本研究提出了一种基于 FPGA 的加速器，用于提高 Vision Transformers 的硬件效率，其中采用了可重构的架构以支持各种操作类型，并通过时分复用和流水线数据流来降低片外数据访问成本，实验证明其在 Xilinx ZCU102
PDF3 months ago
通过静态和动态修剪在 FPGA 上加速 ViT 推理
提出了一种综合算法 - 硬件设计，通过同时进行静态权重剪枝和动态令牌剪枝，加速在 FPGA 上的 ViT（Vision Transformers）模型，以减少计算复杂性和模型大小。
PDF3 months ago
在 FPGAs 上加速本地 Laplacian 滤波器
提供了一种在 FPGA 上实现的硬件加速器，用于解决局部拉普拉斯滤波问题。该加速器能够充分利用局部拉普拉斯滤波算法中可用的并行性，同时最大限度地减少在芯片 FPGA 上的资源利用率，与优化的基准 CPU 实现相比，处理 1MB 图像的速度提
PDF4 months ago
基于 ANN 的无位置与速度传感器估计 BLDC 电机
不使用位置传感器，通过衰减的杂散虚拟终端相电压测量及基于感应器提供数据训练和测试的人工神经网络，该研究提出了一种用于准确估计 BLDC 电机位置和速度的方法，并在 125 至 1,500 转 / 分钟的条件下进行传感器的训练和非传感器的测试
PDF5 months ago
可训练的固定点量化用于在 FPGA 上加速深度学习
通过 QFX 可在 FPGA 上实现固定点量化，提高模型在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上的准确度和性能。
PDF5 months ago
AxOMaP: 设计基于 FPGA 的近似算术运算器使用数学规划
使用数据分析驱动的数学规划方法，合成 FPGA 的近似运算器，实现在嵌入式系统中机器学习推理的联合优化，取得了高达 21% 的超体积改进。
PDF9 months ago
利用 FPGA 技术加速的物体运动检测的计算模型
通过基于生物启发的神经网络设计和优化的硬件实现，本研究在物体运动检测领域取得了重要进展，超过了现有方法在准确性和处理速度方面的表现。
PDF10 months ago
用于高能对撞机长寿命粒子触发的 FPGA 快速神经网络推理
本研究对于 FPGA 卡驱动的机器学习算法的使用进行探讨，并证明在高亮度程序触发策略和事件选择中，这种算法具有较高的准确性和较低的推理时间。
PDFa year ago
基于 FPGA 的卷积神经网络实时手写识别实现
利用 FPGA 实现手写字母和数字的识别，采用 LC、全连接神经网络和 LeNet 卷积神经网络三种机器学习架构，通过 Python 实现训练、生成 hex 文件后存储在 FPGA 的 SRAM 单元中，并通过自定义组合语言的固件实现卷积、
PDFa year ago
基于 FPGA 的粒子轨迹跟踪的低延迟边缘分类 GNN
本文提出了一种基于 FPGA 的资源高效的 GNN 架构，用于低延迟的粒子轨迹重建，该架构在 Xilinx UltraScale + VU9P 上的结果表明，相比于 CPU 和 GPU，性能提高了 1625X 和 1574X。
PDFa year ago
MetaML：用于深度学习加速的可定制跨阶段设计流程自动化
本论文介绍了一种新的针对深度神经网络（DNN）硬件加速器的优化框架，它能够快速开发定制化和自动化的设计流程，同时具有高度可定制性和灵活性，通过引入新的优化和转换任务，不需要人类专业知识，可以在保持准确性的同时大幅度降低 DSP 和 LUT
PDFa year ago
一种用于 Tsetlin 机在线学习的 FPGA 架构
该论文提出了一种面向在线学习的新型 FPGA 架构，用于在嵌入式应用中低复杂度地实现机器学习算法 Tsetlin Machine，实现了可靠和高性能的在线学习，同时降低了功耗和提升了准确率。
PDFa year ago
可重构分布式 FPGA 集群设计用于深度学习加速器
基于低功耗的内嵌 FPGA 提出的分布式系统，可用于边缘计算应用，通过分布式调度优化深度学习负载以获得最佳性能，同时可以在多种配置下评估和管理神经网络工作负载。
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
使用 FPGA 进行高性能计算的设计优化
本研究旨在探索 FPGA 在高性能计算中的应用价值，通过对 Tensil AI 开源推理加速器进行硬件设计和编译优化，成功提升了推理性能，进一步证明了 FPGA 在计算加速中的优越性，通过实验数据证明所提出的加速器在单位能耗下的操作强度可达
PDFa year ago
ATHEENA: 硬件早期退出网络自动化工具流
提出 ATHEENA 工具流，利用输入依赖性计算，通过早期退出网络来降低平均计算量，进而提高分类效率和准确度，最终实现了 $2.00 imes$ 至 $2.78 imes$ 的吞吐量增加
PDFa year ago
CVPR基于多层感知器的 DVS 相机去噪
该研究介绍了一种在事件摄像机中减少数据传输的方法 —— 镜头内事件降噪。它提供了轻量级的多层感知器降噪过滤器，能够高效地处理各种不同的事件。该文论述了两个数字逻辑实现的 MLPF 去噪器，并明确了它们的资源成本、功耗和延迟。
PDFa year ago
基于 LWE 的可证安全强 PUF 的构建与实现
该研究构建了一个名为晶格 PUF 的物理防护强的 PUF 设计，通过基于整型格子的 LWE 问题和公钥加解密函数的学习难度确保了其安全性，以及使用 LFSR 和 LWE 解密功能实现了不同的延迟 - 面积权衡设计，并在 Spartan 6
PDFa year ago