CNN卷积神经网络 FPGA加速器实现(小型)CNN FPGA加速器实现(小型) 仿真通过，用于foga和cnn学习 通过本工程可以学习深度学习cnn算法从软件到硬件fpga的部署。 网络软件部分基于tf2实现，通过python导出权值，硬件部分verilog实现，纯手写代码，可读性高，高度参数化配置，可以针对速度或面积要求设置不同加速效果。 参数量化后存储在片上ram，基于vivado开发。 直接联系提供本项目实现中所用的所有软件( python)和硬件代码( verilog)。 本篇文档主要探讨了如何将CNN卷积神经网络算法从软件层面迁移到硬件层面，具体来说就是使用FPGA硬件加速器来实现CNN模型。文档中提到的“小型CNN FPGA加速器”指的是针对卷积神经网络的小型化硬件实现，该项目已经通过了仿真测试，并且可用于深度学习领域的研究与教学。 文档描述了整个CNN算法的软件部分是基于TensorFlow 2框架实现的，这一部分主要是用Python编程语言来完成。在软件层面上，它包括了将CNN模型的权重导出的步骤。硬件实现则是通过Verilog硬件描述语言来完成的，这部分代码是完全手动编写的，保证了高可读性和便于理解。此外，该FPGA加速器设计是高度参数化的，允许用户根据对速度或面积的不同需求来配置加速效果。 在设计过程中，对参数进行了量化处理，并将这些量化后的数据存储在片上RAM中。整个设计过程是在Xilinx的Vivado开发环境中进行的。文档还提到，提供本项目实施中所使用的所有软件代码和硬件代码，这表明项目具有开放性，便于其他研究者和开发者进行学习和实验。 从文档提供的文件名称列表来看，包含了多个与项目相关的文件，这些文件很可能包含了项目的设计细节、实现方法、仿真结果和版图解析等内容。例如，“卷积神经网络加速器实现小版图解析”可能详细描述了FPGA加速器的硬件布局，“卷积神经网络加速器实现从软件到”可能探讨了从软件算法到硬件实现的转换过程。这些文件是了解和学习该项目不可或缺的资源。 本项目是一个将深度学习算法从软件迁移到FPGA硬件平台的实践案例，通过结合TensorFlow 2和Verilog语言，实现了一个可配置参数的CNN模型加速器。项目的设计充分考虑到了代码的可读性和灵活性，并提供了完整的实现代码，便于研究和教育使用。

verilog实现卷积神经网络CNN，包括卷积层，Relu激活层，FC全连接层，pool池化层，输入图片需要满足28*28

基于verilog的CNN卷积神经网络实现，平台ISE，提供coe格式的权值参数。包括3个层，每一个层都有卷积层，池化层，激活层。需要设置rom核来调用coe文件。平台为ISE14.7

基于quartusii的CNN卷积神经网络的verilog开发含report

来自MIT深度学习团队撰写的FPGA CNN加速技术简介，里面有很多干活哦！

CNN - FPGA 项目由来   毕业设计，为了蹭热点，选了几个和人工智能相关的课题，本意是希望通过毕业设计让自己了解一下机器学习，比如CNN一类的。很不幸，被体系结构实验室的老师抢走了。于是就面临了这个偏硬件的课题，用FPGA加速人工智能算法。   毕竟只是本科毕业设计，这个课题在我手里就变成了用FPGA加速CNN，本来的目的还是要完成，在大致了解了CNN之后，还是在极不情愿中做完了这个项目。   项目本质很简单，使用Verilog实现了一些CNN的模块。几乎没有多少实用价值。 另外，和大多数FPGA加速CNN的项目一样，本项目只能运行推断，不能学习，所以没有后向传播这不怪我，Xilinx自己都已经放弃治疗了。 使用   模块设计上参照了tensorflow。因为使用了全并行的设计，所以没有引入时序，也没有做流水线我不信哪块FPGA板子的部件延迟会大过总线周期，所以在资源占用上很不合理

PipeCNN: An OpenCL-Based Open-Source FPGA Accelerator for Convolution Neural Networks