基于粒子群的HLS的自动化架构实现

摘要

随着数据挖掘、深度学习等领域的火热的发展,在嵌入式设备实现深度学习等计算量较大的算法已经成为一种趋势.由于传统CPU和GPU平台已经难以保证算法实时性的情况下,利用FPGA高性能低功耗的特点对复杂算法实现硬件加速,有着较好的优势.利用Xilinx公司的HLS工具,基于粒子群算法设计一套硬件加速方法.该方法可实现算法优化方案的自动化寻找,极大地提升了设计效率.实验结果表明,该优化方法在寻找一般算法的较优方案上具有一定程度上的通用性.