基于卷积神经网络加速运算单元设计

作者：江凯; 刘志哲; 修于杰; 田映辉; 赵晨旭; 吕笑松

来源：计算机工程与设计, 2019, 40(12): 3620-3624.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2019.12.042

• 卷积神经网络
• 边缘计算
• 硬件加速器
• 运算单元
• 图像处理

为实现卷积神经网络在边缘计算中的应用,需借助专用的硬件加速器来对其卷积、池化和全连接等运算进行加速。由于运算单元是加速器的核心部件,提出一种可用于卷积神经网络加速的运算单元,并完成其硬件代码的设计。通过对单个运算单元进行功能拓展,实现运算单元矩阵的应用。在搭建的功能验证环境下,对设计进行仿真,并将仿真值与理论值进行比对,完成运算单元及其矩阵的功能验证。仿真结果表明,单个运算单元能有效完成卷积神经网络中卷积、池化和全连接等运算,运算单元矩阵可极大地提升图像处理的速度。