[发明专利]基于OpenCL的FPGA一维信号识别神经网络加速方法有效
| 申请号： | 202110140882.1 | 申请日： | 2021-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN112819140B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 李建清;谢安东;王宏 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00;G06F15/78 |
| 代理公司： | 北京卓恒知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11394 | 代理人： | 孔鹏 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 一种基于OpenCL标准在FPGA上对信号识别卷积神经网络的加速方法，在CPU主机端构建一维卷积神经网络；一维信号数据和训练得到用于信号数据卷积的权重和偏置数据，读入到FPGA全局内存；每进入卷积神经网络一层，将计算所需数据读入到FPGA全局内存，并调用相应核函数在FGPA上做运算，运算结束后将结果返回CPU主机端；整个卷积神经网络运算结果返回CPU，并记录运算耗时。本发明CPU+FPGA异构架构能更好的实现高性能并行计算，同时FPGA具有很大的数据吞吐量，对浮点的计算能力高于CPU的计算能力，更适合数据密集型计算任务，在保持神经网络算法精确度的情况下，大幅提高了卷积神经网络算法速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 opencl fpga 信号 识别 神经网络 加速 方法 | ||
【主权项】：
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