基于HLS工具的CNN加速器的设计与优化方法研究

作者：程佳风; 王红亮

来源：电子技术应用, 2021, 47(03): 18-26.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200841

• 卷积神经网络
• PYNQ-Z2
• HLS工具
• 加速器

基于软硬件协同设计的思想,利用HLS工具,在PYNQ-Z2平台上设计并实现了一个卷积神经网络加速器,对卷积运算采用矩阵切割的优化方法,均衡了资源消耗和计算资源,使得加速器的性能达到了最优。利用MNIST数据集对加速器IP核进行性能测试,实验结果表明:对单张图片的测试,该加速器相对于ARM平台实现了5.785的加速效果,对于1 000张图片的测试则可达到9.72的加速效果,随着测试图片数量的不断增加,加速器的性能也将越来越优。

• 单位
  中北大学