基于ARM+FPGA平台的二值神经网络加速方法研究
Research of binary neural network acceleration method based on ARM+FPGA platform
1. 天津工业大学 计算机科学与技术学院, 天津 300387
2. 广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
摘要
现有的卷积神经网络由于其结构复杂且依赖的数据集庞大，难以满足某些实际应用或者计算平台对运算性能的要求和能耗的限制。针对这些应用或计算平台，对基于ARM+FPGA平台的二值化算法进行了研究，并设计了二值神经网络，该网络减少了数据对存储单元的需求量，也降低了运算的复杂度。在ARM+FPGA平台内部实现时，通过将卷积的乘累加运算转换为XNOR逻辑运算和popcount等操作，提高了整体的运算效率，降低了对能源和资源的消耗。同时，根据二值神经网络中数据存储的特点提出了新的行处理改进算法，提高了网络的吞吐量。该实现方式在GOPS、能源和资源效率方面均优于现有的FPGA神经网络加速方法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61702366,61602342,61602344,51607122)
广东省科技计划项目(2017B010124001,2017B090901005)
天津市自然科学基金资助项目(16JCYBJC42300,17JCQNJC04500)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0614
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 779-783
文章编号: 1001-3695(2020)03-030-0779-05
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
孙孝辉, 宋庆增, 金光浩, 等. 基于ARM+FPGA平台的二值神经网络加速方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 779-783. (Sun Xiaohui, Song Qingzeng, Jin Guanghao, et al. Research of binary neural network acceleration method based on ARM+FPGA platform [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 779-783. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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