【摘 要】
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残差网络(Residual Network,ResNet)因在图像分类、对象检测等领域中表现出优异的成绩而被广泛应用.但是由于ResNet模型结构的高度不规则和复杂度,使得其在移动终端的部署仍
【机 构】
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福州大学 物理与信息工程学院,福州350100
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残差网络(Residual Network,ResNet)因在图像分类、对象检测等领域中表现出优异的成绩而被广泛应用.但是由于ResNet模型结构的高度不规则和复杂度,使得其在移动终端的部署仍是一个具有挑战性的工作.本文设计一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的残差网络硬件加速器.首先,采用k-means聚类算法对网络参数进行量化,降低参数的存储需求.其次,通过流水线和并行计算策略实现各计算单元的加速计算,并通过残差计算单元的复用降低对计算资源的需求.所提出的加速器能够有效地在Zynq-ZCU102上实现ResNet,其系统时钟可达到300MHz,延时为26.47ms,DSP占用率为60.4％,LUTRAM占用率为4％.
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