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林志文 (林志文.) [1] | 林志贤 (林志贤.) [2] | 郭太良 (郭太良.) [3] (Scholars:郭太良) | 林珊玲 (林珊玲.) [4]

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Abstract:

针对卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢、功耗大的问题,采用FPGA平台设计了并行化的卷积神经网络推断系统.通过运算资源重用、并行处理数据和流水线设计,并利用全连接层的稀疏性设计稀疏矩阵乘法器,大大提高运算速度,减少资源的使用.系统测试使用ORL人脸数据库,实验结果表明,在100 MHz工作频率下,模型推断性能分别是CPU的10.24倍,是GPU的3.08倍,是基准版本的1.56倍,而功率还不到2W.最终在模型压缩了4倍的情况下,系统识别准确率为95%.

Keyword:

FPGA 人脸识别 卷积神经网络(CNN) 稀疏性

Community:

  • [ 1 ] [林志文]福州大学
  • [ 2 ] [林志贤]福州大学
  • [ 3 ] [郭太良]福州大学
  • [ 4 ] [林珊玲]福州大学

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电子技术应用

ISSN: 0258-7998

CN: 11-2305/TN

Year: 2020

Issue: 2

Page: 24-27

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