一种基于FPGA的轻量卷积神经网络可重构部署方法

摘要

本发明提出了一种基于FPGA的轻量卷积神经网络可重构部署方法，在部署时通过配置卷积窗口列数与输出通道数等参数实现对不同资源状况的FPGA平台的适配，在运行前通过配置不同卷积层卷积核尺寸、池化步长、输入输出特征图尺寸、输入输出通道数实现对不同网络层的适配，构建基于FPGA的轻量卷积神经网络加速器实现网络可重构部署，轻量卷积神经网络加速器包括片外DDR数据交互单元、片上存储缓冲处理单元、计算引擎和中心控制单元。可以实现针对不同的FPGA平台，选择不同的实现方案进行部署，以最大程度地利用FPGA平台的现有资源，充分发挥FPGA平台的高并行度、高吞吐率与低功耗的特性，在较低功耗的情况下，高效快速地实现卷积神经网络推理加速。