融合CNN推理加速器的高性能NIC的设计与实现

发布时间：2020-09-14 11:06

　　 随着大数据时代的到来,深度学习技术已经成为人工智能的一大热点,在图像识别、语音识别、自然语言处理方面展现出了巨大的优势,并且在持续发展变化中。其中卷积神经网络(CNNs)是深度学习网络中很重要的一个分支,也发挥着越来越重要的作用。在深度学习技术蓬勃发展的形势下,网络的规模和数据量也越来越大,需要提出一些新的架构来快速高效的处理大规模数据。通用的深度学习加速技术有CPU加速技术、GPU集群加速技术、FPGA加速技术、ASIC加速技术以及内存计算加速技术等。对比深度学习应用的各种加速技术,本文提出了使用FPGA加速技术进行CNN算法的加速和实现。基于之前的研究,本文提出了一种集成CNN推理加速器的高性能网络接口芯片。主机通过PCIE接口发送任务到FPGA加速器,加速器之间通过低延迟链路将任务进行分发和处理,最后将计算结果发回主机。在已有的实验环境下,本文实现了FPGA加速平台的搭建,软硬件通信模块的设计与处理,并实现集成了CNN推理加速模块。通过实验测试,我们验证了原型系统功能的正确性,证明了其良好的可扩展性。
【学位单位】：国防科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP18;TN40;TN791
【部分图文】：

卷积操作示意图及伪代码[5]

图 2-4LeNet 结构示意图[6]2.1.4.2AlexNetAlexNet[7]模型是 ILSVRC-2012 的冠军，top-5 的测试错误率仅为 15.3%，超过第二名 10.9%τ第二名为 26.2%υ，该网络模型中参数总量为 60M 左右，共有650000 个神经元，包括 5 个卷积层和 3 个全连接层，有些卷积层后面还跟了最大值池化层，最后的输出层为 1000*1 的 softmax 激活函数层，而输出层为 1000*1 是因为在比赛中只需要针对 1000 类的图片进行识别，其结构示意图如图 2-5 所示 需要说明的是，在 ILSVRC 比赛中所用的数据集为 Imagenet 数据集的一个子集，完整的 Imagenet 数据集中共包括 22000 类的图片

图 2-4LeNet 结构示意图[6]2.1.4.2AlexNetAlexNet[7]模型是 ILSVRC-2012 的冠军，top-5 的测试错误率仅为 15.3%，超过第二名 10.9%τ第二名为 26.2%υ，该网络模型中参数总量为 60M 左右，共有650000 个神经元，包括 5 个卷积层和 3 个全连接层，有些卷积层后面还跟了最大值池化层，最后的输出层为 1000*1 的 softmax 激活函数层，而输出层为 1000*1 是因为在比赛中只需要针对 1000 类的图片进行识别，其结构示意图如图 2-5 所示 需要说明的是，在 ILSVRC 比赛中所用的数据集为 Imagenet 数据集的一个子集，完整的 Imagenet 数据集中共包括 22000 类的图片

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本文编号：2818097