网络与信息安全学报 ›› 2021, Vol. 7 ›› Issue (3): 29-36.doi: 10.11959/j.issn.2096-109x.2021043

• 专栏Ⅰ:神经网络技术应用 • 上一篇    

基于软件定义的可重构卷积神经网络架构设计

李沛杰1, 张丽1, 夏云飞2, 许立明2   

  1. 1 信息工程大学,河南 郑州 450001
    2 天津市滨海新区信息技术创新中心,天津 300457
  • 修回日期:2020-12-14 出版日期:2021-06-01 发布日期:2021-06-01
  • 作者简介:李沛杰(1990- ),男,山西襄汾人,信息工程大学助理研究员,主要研究方向为先进计算与网络安全技术、高速接口技术、软件定义互联技术、现代 SoC设计技术
    张丽(1982- ),女,河南辉县人,信息工程大学副研究员,主要研究方向为先进计算技术、软件定义互联技术、SoC芯片设计技术
    夏云飞(1987- ),男,黑龙江海伦人,天津市滨海新区信息技术创新中心工程师,主要研究方向为信号处理算法高性能实现技术、软件定义互联技术、高性能芯片架构设计技术
    许立明(1990- ),男,山东潍坊人,天津市滨海新区信息技术创新中心工程师,主要研究方向为 FPGA 设计实现、芯片设计前端流程以及SoC芯片系统时钟架构设计
  • 基金资助:
    国家科技重大专项(2016ZX01012101)

Architecture design of re-configurable convolutional neural network on software definition

Peijie LI1, Li ZHANG1, Yunfei XIA2, Liming XU2   

  1. 1 Information Engineering University, Zhengzhou 450001, China
    2 Information Technology Innovation Center of Tianjin Binhai New Area, Tianjin 300457, China
  • Revised:2020-12-14 Online:2021-06-01 Published:2021-06-01
  • Supported by:
    The National Science and Technology Major Project(2016ZX01012101)

摘要:

为满足卷积神经网络业务处理的灵活性和高性能需求,提出一种基于软件定义的可重构卷积神经网络架构。该架构采用归一化处理流程实现卷积层网络的动态重构与运算模式的加速。采用AHB和AXI的双总线架构,实现卷积神经网络的流水计算。通过软件定义在FPGA上实现了不同网络结构下的数据集实时处理。实验结果表明,所设计的FPGA电路能够实现两种网络模型的软件定义,网络模型与输入数据集相同的条件下,该架构的运算处理能力为CPU的10倍,运算能耗比为GPU的2倍。

关键词: 卷积神经网络, 软件定义, 动态可重构, FPGA, 流水计算, SoC

Abstract:

In order to meet the flexibility and efficiency requirement in convolutional neural network (CNN), an architecture of re-configurable CNN based on software definition was proposed.In the architecture, the process of CNN could be normalized and the operation mode could be accelerated.The calculation pipeline was implemented by using dual bus architecture based on AHB and AXI protocols.By software definition, the proposed architecture, which could realize the real-time processing of data among different CNN structure, was implemented on FPGA.The result shows that at least 2 CNN models can be software defined on the FPGA circuit.The output measures an operation processing capacity of 10 times that of CPU, and an operation energy consumption ratio of 2 times that of GPU.

Key words: convolutional neural network, software definition, dynamic reconfiguration, FPGA, pipeline calculation, SoC

中图分类号: 

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