基于FPGA的卷积神经网络并行加速体系架构的研究
发布时间:2024-04-15 01:07
随着人工智能和大数据时代的到来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的关注度越来越高。卷积神经网络是一种多层神经网络,对其进行深入的研究在图像分类、模式识别[1]、物体检测、视频监控[2]、机器视觉[3]和科学计算等领域具有重要的研究意义和应用价值。卷积神经网络是一种前馈网络结构,层与层之间计算相互独立,具有很高的并行性[4]。因此越来越多的研究者采用FPGA开发基于卷积神经网络的应用[5][6][7]。现场可编辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)作为一种可编程的逻辑器件具有可编程逻辑资源丰富、高性能、低功耗等优点。而基于FPGA+CPU的异构计算采用了面向OpenCL(Open Computing Language,开放运算语言)标准的开发方式,不仅充分利用了FPGA高度并行性和低功耗的特点,而且具有更短的开发周期和良好的性能。本文首先对卷积神经网络的基本概念以及应用场景进行了研究分析。由...
【文章页数】:80 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
本文编号:3955502
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【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图2.4数学计算中神经元的模型
之间的特征映射图数量没有发生变化,映射关系没有改变。采样核与特征映应位置的特征值进行运算,并沿水平方向和垂直方向上以固定步长移动,直个输入特征映射图。如图2.3所示,采样核的大小(kernelsize)为2×2,水平向上的移动步长(step)为2,其中采样核的大小可以根....
图2.5Sigmoid函数的导数图像和函数图像
西安电子科技大学硕士学位论文训练系统库的样本不一定是线性可分的,所以我们引入激活函数,即在神经网入非线性因素,来解决系统样本线性不可分割的问题。接下来我们介绍几种常活函数。(1)Sigmoid函数。Sigmoid函数是早期使用的激活函数,它的函数图像和导数图像如图2.5所....
图3.2二维索引空间示意图
图3.2二维索引空间示意图如图所示,NDRange表示OpenCL的索引空间。NDRange的大小被定X,GY),包含工作组的个数为WX乘以WY,每个工作组的大小为(LX,LY)。在工作组的局部ID由(LX,LY)确定,全局ID则由(GX,GY)确定。例....
图3.8DE5-Net开发板正面图示
SO-DIMMRAM、四块独立的QDRII+SRAM、四个SATA接口和高速并行的闪存,这给需要高存储容量和高速存储的设计提供了非常好的平台。DE5-Net开发板正面如图3.8所示。图3.8DE5-Net开发板正面图示从图3.8中可以看出所有的关键部件都链....
本文编号:3955502
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