面向卷积神经网络加速器吞吐量优化的FPGA自动化设计方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 陆维娜; 胡瑜 ; 叶靖; 李晓维
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| 刊名 | 计算机辅助设计与图形学学报
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| 出版日期 | 2018 |
| 卷号 | 30.0期号:011页码:2164 |
| 关键词 | FPGA 卷积神经网络 加速器吞吐量 自动化并行设计 |
| ISSN号 | 1003-9775 |
| 英文摘要 | 针对卷积神经网络FPGA加速器的资源分配与频率设置欠佳导致吞吐量受限的问题,提出一种面向吞吐量优化的自动化设计方法.首先将加速器的设计分为并行策略和频率设计,提出总体设计流程;然后将设计空间探索建模为线段分割问题,采用遗传算法及贪心算法求解;最后根据求解出的并行策略完成加速器的结构设计,根据求解出的预期运行频率对加速器的布局布线优化,使实际频率可以达到预期.对AlexNet及VGG-16模型在目标器件Altera DE5a-Net的设计实验结果表明,文中方法能有效地提升资源使用效率并给出合理频率设置;相比于其他卷积神经网络FPGA加速器设计方法,该方法可提升AlexNet和VGG-16的吞吐量82.95%和66.19%. |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/33084]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陆维娜,胡瑜,叶靖,等. 面向卷积神经网络加速器吞吐量优化的FPGA自动化设计方法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报,2018,30.0(011):2164. |
| APA | 陆维娜,胡瑜,叶靖,&李晓维.(2018).面向卷积神经网络加速器吞吐量优化的FPGA自动化设计方法.计算机辅助设计与图形学学报,30.0(011),2164. |
| MLA | 陆维娜,et al."面向卷积神经网络加速器吞吐量优化的FPGA自动化设计方法".计算机辅助设计与图形学学报 30.0.011(2018):2164. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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