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国内刊号：43-1258/TP
国际刊号：1007-130X
发布日期:
作者：苏梓培, 杨鑫, 陈弟虎, 粟涛
单位：（中山大学电子与信息工程学院,广东 广州 510275）
关键词：CNN加速器,三维PE阵列,目标检测,SoC,
基金：广东省科技计划重大专项（2017B090909005,2019B010140002）
卷积神经网络具有参数大、运算量大的特点，当将其具体应用在移动端设备时，需要在满足帧率（速度）的前提下，尽量减少功耗与芯片面积。考虑满足现有移动端网络的兼容性、性能和面积等因素，设计一个基于3D可扩展PE阵列的CNN加速器。该加速器兼容3×3卷积、3×3深度可分离卷积、1×1卷积和全连接层，其PE阵列能根据具体应用的网络和硬件约束，设定3个维度上最优的并行度参数，以达到更优的性能。该CNN加速器在512个PE下运行yolo-v2达到76.52 GOPS、74.72%的性能效率，在512个PE下运行mobile-net-v1达到78.05 GOPS、76.22%的性能效率。最后应用CNN加速器构建了一个实时目标检测系统，将yolo-lite网络部署至XILINX Zynq-7000 SoC ZC706硬件开发平台上，其CNN运算性能达到了53.65 fps。
来源：2021年第3期
《计算机工程与科学》期刊编辑部
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