[发明专利]一种基于FPGA的软硬件协同的加速方法在审
| 申请号： | 201911350336.X | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111178518A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;李扬;刘炳涛;孙垚棋;张继勇;张勇东;沈韬 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于FPGA的软硬件协同的加速方法。本发明首先通过数据量化方式对深度学习模型网络参数进行压缩，然后将经过量化得到的定点数据输入神经网络加速器进行处理，神经网络加速器括AXI4总线接口、卷积计算模块、数据缓存模块、数据处理模块；本发明利用软件部分对神经网络模型压缩，硬件部分为设计特定的硬件架构(神经网络加速器)，减少计算量并且利用高并行度来进行有效加速，同时减少内存访问次数来降低硬件能耗。本发明利用卷积计算时的运行信息和算法结构，减少了冗余无用的计算和参数数据的读取，并利用FPGA硬件平台对神经网络的inference进行加速，可以提高DCNN的实时性，实现了较高的计算性能，并且降低了能耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fpga 软硬件 协同 加速 方法 | ||
【主权项】：
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