基于Rocket-Chip开源处理器的CNN加速模块的设计及实现

摘要

基于RISC-V开源指令集及Rocket-Chip开源处理器,提出了一种基于Eyeriss结构的卷积神经网络加速模块,并与处理器连接形成完整的系统.该加速器结构通过进行横向(卷积核权值),纵向(输出计算结果)以及斜向(输入图像)的数据重用,大大减少了卷积层的时间消耗.此外,利用加州大学伯克利分校开发的Chisel3语言,一方面生成该系统的C语言模拟器进行调试,另一方面生成Verilog进行综合和布局布线.通过对LeNet-5手写数字识别网络及MNIST数据集进行测试,准确度、速度等都达到了令人满意的结果.