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當(dāng)前，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。然而，在前向推斷階段許多實(shí)際應(yīng)用往往具有低延時(shí)和嚴(yán)格的功耗限制。針對(duì)該問(wèn)題，采用參數(shù)重排序、多通道數(shù)據(jù)傳輸?shù)葍?yōu)化策略，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于FPGA的SIM卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器架構(gòu)。以YOOV2目標(biāo)檢測(cè)算法為例，介紹了將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型映射到FPGA上的完整流程;對(duì)加速器的性能和資源耗費(fèi)進(jìn)行深λ分析和建模，將實(shí)際傳輸延時(shí)考慮在內(nèi)，縮小了加速器理論時(shí)延與實(shí)際時(shí)延的誤差;改進(jìn)了加速器架構(gòu)中的輸入和輸岀模塊，有效提高了總線帶寬的實(shí)際利用率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在 edboard上獲得了30.l5GOP/s的性能，與 Xeon e5-2620CPU相比，能效是其120.4倍，性能是其7.3倍;與雙核ARM-A9CPU相比，能效是其86倍，性能是其112.9倍。
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