人工智能-低功耗高性能的卷积神经网络硬件加速器设计.pdf
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2022-06-14 19:03:53 1.16MB 文档资料
深度学习基于ZYNQ的卷积神经网络硬件加速器项目系统源码。一个非常完整的项目 运行流程 在Lenet5文件夹中训练并测试卷积神经网络。 量化神经网络并测试效果,最后导出参数。 在custom_ip工程待封装的硬件加速器各BROM IP核中加载刚生成的coe文件。 综合custom_ip中的工程,并导出IP核。 在LeNet5_PSPL工程中导入刚生成的IP核,综合、实现、导出bit流。 运行Xilinx SDK,导入测试图片的标签数据,进行测试。 基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统,实现对于卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。 PL端实现硬件加速器(包括卷积层、池化层、全连接层的实现,缓存区,共享乘累加器)。PS端实现验证测试流程的控制(非常简单的逻辑,就是发送start信号,等待done拉高,读出识别结果,重复200次后计算准确率和耗时。真正软硬协同的PS端应该连上摄像头,然后把摄像头的数据发送过去识别。 测试在开发板上的效果是200张图片,准确率96.5%,耗时47ms。
ZigBee/IEEE 802.15.4标准把低功耗、低成本作为主要目标,为无线传感器网络提供了互连互通的平台,目前基于该技术的无线传感器网络的研究和开发得到越来越多的关注。本文就是基于ZigBee技术,设计了通用无线传感器网络硬件平台,以期待能够产业化,为我国的无线传感器事业做出更大的贡献。
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