[发明专利]基于Pytorch框架的卷积神经网络在FPGA上的快速部署方法有效
| 申请号： | 201911084126.0 | 申请日： | 2019-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN111104124B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 姜宏旭;韩琪;刘晓戬;李波;张永华;林珂玉 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F8/60 | 分类号： | G06F8/60;G06N3/04;G06N3/067 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 发明公开的基于Pytorch框架的卷积神经网络在FPGA上的快速部署方法，包括建立模型快速映射机制、可重配置计算单元构建和基于规则映射的自适应处理流程。在Pytorch框架下定义卷积神经网络时，通过命名规则的构建建立模型快速映射机制。在硬件资源约束条件下进行优化策略计算，并且建立基于硬件优化策略的模板库，在FPGA端构造可重配置计算单元。最后在基于规则映射的自适应处理流程中在FPGA端对复杂网络模型文件进行分解，将网络抽象成有向无环图，最终生成神经网络加速器，实现从Pytorch框架的模型文件到FPGA部署的一体化流程。本方法可以通过模型快速映射机制建立网络的有向无环图，在FPGA部署过程中只需要输入硬件设计变量即可完成FPGA部署过程，方法简洁并且通用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pytorch 框架 卷积 神经网络 fpga 快速 部署 方法 | ||
【主权项】：
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