在FPGA上实现及优化加速卷积神经网络的方法

摘要

本文在FPGA芯片zynq7020上实现了一种基于Lenet-5卷积神经网络的AI芯片设计,采用了将卷积操作转换为矩阵乘法、并行计算、流水线计算等技术来加速CNN的运算速度,提高了片上系统性能,并利用该芯片,实现了对手写数字集MNIST的快速准确识别.实验证明,在分类准确率几乎相同的前提下,该AI芯片与ARM Cortex-A9 CPU在处理相同批量MNIST数据集时实现了大约22倍的加速.并且该AI芯片在实现CNN的设计时采用了Vivado软件编程替代传统的硬件语言,降低了软件开发人员开发FPGA的门槛.