面向小型边缘计算的深度可分离神经网络模型与硬件加速器设计
Design of depthwise separable neural network models and hardware accelerator for small-scale edge computing
1. 武汉大学 物理科学与技术学院, 武汉 430072
2. 国网信息通信产业集团有限公司, 北京 102211
3. 福建亿榕信息技术有限公司, 福州 350003
4. 工业和信息化部电子第五研究所, 广州 510507
摘要
神经网络参数量和运算量的扩大，使得在资源有限的硬件平台上流水线部署神经网络变得更加困难。基于此，提出了一种解决深度学习模型在小型边缘计算平台上部署困难的方法。该方法基于应用于自定义数据集的深度可分离网络模型，在软件端使用迁移学习、敏感度分析和剪枝量化的步骤进行模型压缩，在硬件端分析并设计了适用于有限资源FPGA的流水线硬件加速器。实验结果表明，经过软件端的网络压缩优化，这种量化部署模型具有94.60%的高准确率，16.64 M的较低的单次推理定点数运算量和0.079 M的参数量。此外，经过硬件资源优化后，在国产FPGA开发板上进行流水线部署，推理帧率达到了366 FPS，计算能效为8.57 GOPS/W。这一研究提供了一种在小型边缘计算平台上高性能部署深度学习模型的解决方案。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62074116,61874079)
广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2021A1515110939)
武汉大学珞珈青年学者基金资助项目
电网人工智能模型优化研究项目(SGITYLYRWZXX2202264)
武汉市知识创新专项资助项目(2023010201010077)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0335
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第3期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 861-865,879
文章编号: 1001-3695(2024)03-032-0861-05
发布历史
[2023-10-12] 优先出版
[2024-03-05] 印刷出版
引用本文
孟群康, 李强, 赵峰, 等. 面向小型边缘计算的深度可分离神经网络模型与硬件加速器设计 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (3): 861-865,879. (Meng Qunkang, Li Qiang, Zhao Feng, et al. Design of depthwise separable neural network models and hardware accelerator for small-scale edge computing [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (3): 861-865,879. )
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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