基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器的设计与研究

基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器的设计与研究基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器的设计与研究

摘要：

随着人工智能的快速发展，深度学习技术在许多领域都取得了广泛的应用。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种较为常用的深度学习模型，在图像识别、语音识别等领域中也得到了广泛应用。然而，随着模型的不断深化和庞大，CNN的计算量也会逐渐增加，对硬件的计算能力提出了更高的要求。因此，本文以MobileNet卷积神经网络为研究对象，设计并实现了一种基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器，旨在提高卷积神经网络在移动设备上的性能。

关键词：FPGA；MobileNet；卷积神经网络；加速器

1.引言

随着智能手机和移动设备的普及，人们对于移动设备上深度学习模型的需求也越来越高，尤其是在图像识别、语音识别等领域。然而，由于移动设备的资源受限，对硬件计算能力的要求也越来越高。而FPGA作为一种可编程的硬件设备，具有灵活性和高性能的特点，成为了加速深度学习模型的一种重要选择。

2.MobileNet卷积神经网络简介

MobileNet是由Google提出的一种轻量级的卷积神经网络模型，其主要通过深度可分离卷积和逐点卷积来减少参数和计算量，从而提高计算效率。其主要结构包括深度可分离卷积层、逐点卷积层、全局平均池化层和全连接层等。

3.FPGA加速器的设计与实现

基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器的设计主要包括两个关键方面：硬件设计和软件设计。

3.1硬件设计

硬件设计是指基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器的物理实现。在本文中，我们选择了一款适合深度学习加速的FPGA芯片，并根据MobileNet网络结构设计了相应的硬件电路。主要包括卷积层、池化层、全连接层和激活函数等。

3.2软件设计

软件设计是指基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器的控制和管理。在本文中，我们使用了HLS（High-LevelSynthesis）工具来对硬件电路进行高层次的设计和优化。通过将C/C++代码转化为硬件描述语言（HDL），实现对FPGA硬件资源的有效调度和利用。

4.实验结果与分析

我们将基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器与传统的CPU和GPU进行了性能比较。实验结果表明，在相同的卷积神经网络模型下，基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器的计算速度普遍快于CPU和GPU，且能够在保持较高分类精度的前提下实现更低的功耗和更小的硬件资源消耗。

5.结论与展望

本文基于FPGA设计并实现了一种MobileNet卷积神经网络加速器，通过对硬件设计和软件设计的研究，有效提高了卷积神经网络在移动设备上的运行速度。未来，我们将进一步优化硬件电路和算法，进一步提高基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器的性能，并探索更多的深度学习模型在移动设备上的应用。

本文基于FPGA设计并实现了一种MobileNet卷积神经网络加速器。通过对硬件设计和软件设计的研究，我们有效提高了卷积神经网络在移动设备上的运行速度。实验结果表明，基于FPGA的MobileNet卷积神经网络加速器在相同的卷积神经网络模型下，计算速度普遍快于CPU和GPU，并且能够在保持较高分类精度的前提下实现更低的功耗和更小的硬件