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基于脉动阵列的卷积运算硬件模块设计

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简介：
本研究设计了一种高效的脉动阵列架构硬件模块，专门用于加速卷积运算，适用于深度学习领域，显著提升了计算效率和性能。 在FPGA实现卷积神经网络的过程中，高并行度带来了长广播与多扇入/扇出的数据通路问题。为解决这一挑战，采用脉动阵列来执行卷积计算模块的构建，并将权重固定于每个处理单元中。根据输入和输出特征图的维度设定脉动阵列大小后，通过Vivado高层次综合实现卷积计算模块的设计。实验结果表明，在满足一级流水化时序要求的同时，该设计具有较低资源占用量及良好的扩展性。

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  • 基于脉动阵列的卷积运算硬件模块设计
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    本研究设计了一种高效的脉动阵列架构硬件模块，专门用于加速卷积运算，适用于深度学习领域，显著提升了计算效率和性能。 在FPGA实现卷积神经网络的过程中，高并行度带来了长广播与多扇入/扇出的数据通路问题。为解决这一挑战，采用脉动阵列来执行卷积计算模块的构建，并将权重固定于每个处理单元中。根据输入和输出特征图的维度设定脉动阵列大小后，通过Vivado高层次综合实现卷积计算模块的设计。实验结果表明，在满足一级流水化时序要求的同时，该设计具有较低资源占用量及良好的扩展性。
     
  • C#中的矩阵卷积运算（测绘程序设计）
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    本文章介绍了在C#编程语言中实现矩阵卷积运算的方法与技巧，并探讨其在测绘程序设计中的应用。 卷积操作就是每次选取一个特定大小的矩阵F（如图中的阴影部分），然后将其在输入X上依次移动并进行内积运算的过程。
     
  • 基于FPGA的脉动阵列实现
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    本研究探讨了在FPGA平台上实现高效的脉动阵列技术，以优化大规模并行计算任务的性能和效率。 微电子学的进步彻底改变了计算机的设计：集成电路技术使得单个芯片上可以安装更多且更复杂的元器件。因此，利用这项技术能够制造出低成本、专用的外围设备，从而快速解决复杂问题。
     
  • 基于CUDA的平行卷积运算
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    本文探讨了利用NVIDIA CUDA技术进行高效的并行卷积计算方法，旨在提升大规模图像数据处理的速度与效率。 随着网络数据量的快速增长以及计算机算力的发展，近年来深度学习领域取得了重大突破，许多传统机器学习方法难以解决的问题在深度学习技术中得到了有效解决。其中，深度卷积神经网络是深度学习的一种重要架构，在处理图像等视觉任务时表现尤为突出。相较于传统的全连接网络结构，卷积神经网络通过局部连接和参数共享的方式实现了高效的计算，并显著减少了模型的参数数量。 然而，尽管这些优势明显，但在实际训练过程中仍然面临一些挑战。例如，由于需要进行大量的矩阵运算来执行滑动窗口内的卷积操作，因此整个训练过程往往消耗大量时间。为了解决这一问题，在本次实验中我们将构建基于CUDA架构的编程环境，并使用CUDA/C++语言实现二维卷积计算的并行化处理。通过对比GPU与CPU在不同参数设置下的性能差异，旨在分析并行技术对程序运行效率的实际提升效果。
     
  • 运动模糊盲反卷积：MotionBlur算法
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    运动模糊盲反卷积：MotionBlur算法介绍了一种先进的图像处理技术，旨在自动移除照片中的运动模糊效果，恢复清晰画面。该算法通过深度学习和计算机视觉方法，无需事先了解模糊类型或参数即可实现高效去模糊，广泛应用于摄影后期、视频监控及医疗影像分析等领域。 该项目的目标是消除手持摄像机拍摄过程中因抖动造成的运动模糊问题，并且无需事先了解图像的模糊情况就能自动处理。项目采用卷积神经网络来估计这种由相机移动引起的模糊，然后使用该估计信息校准反卷积算法。 项目分为两个主要部分： - 图像处理模块：包含用于去模糊化的反卷积算法及正向模型。 - 模糊度估算模块：利用深度学习中的神经网络进行运动模糊的识别和量化。 自2020年5月起，该项目得到了重启。我们决定从TensorFlow平台切换到PyTorch，并计划将处理范围扩展至更复杂的非线性运动造成的模糊效果以及空间变化的情况。此外还打算将其应用拓展至电视画面去模糊领域。 目前（截至2020年5月），项目已经能够利用维纳滤波器技术有效解决由简单直线移动导致的图像模糊问题。 安装方法： 在您选择的conda环境中，请运行以下命令进行安装： ``` pip install -e . ```
     
  • 把卷积运算变为矩阵乘法
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    本文介绍了一种将卷积运算转换为矩阵乘法的方法，简化了神经网络中的计算过程，提高了算法效率和可操作性。 本程序将一般的卷积运算以矩阵相乘的形式表示，并可以展示大矩阵形式的卷积核内容。
     
  • 2023年集创赛国二等奖，紫光同创杯：设计一个简易的基于脉动阵列的卷积层加速器
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    本作品荣获2023年全国集成电路创新创业大赛国家级二等奖及紫光同创杯，提出了一种高效的基于脉动阵列技术的卷积层加速器设计方案。 2023年集创赛国二紫光同创杯项目介绍：基于脉动阵列实现了一个简单的卷积层加速器，支持YOLOv3-tiny的FPGA-CNN-accelerator-based-on-systolic-array，并提供了相应的.zip文件。
     
  • 基于LabVIEW的两信号卷积运算
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    本项目利用LabVIEW平台实现两个信号的卷积运算，通过图形化编程界面高效完成数学计算与信号处理任务。 卷积是线性系统时域分析方法中的一个重要工具，它可以求解线性系统对任意激励信号的零状态响应。在测试信号处理领域中，卷积运算占据着核心地位，并且对于信号的时域与变换域分析来说，它成为连接时间域和频率域关系的关键桥梁。该程序允许用户输入两个不同类型的信号（例如正弦波或冲击脉冲），并通过设置卷积滑动杆来控制整个卷积过程。
     
  • C++中二维矩阵的卷积运算实现
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    本文探讨了在C++编程语言中实现二维矩阵卷积运算的方法与技巧，旨在帮助读者理解并掌握相关算法的具体应用。 C++实现的二维矩阵卷积运算主要是一个卷积算法，其中矩阵保存在一个二维数组中。接口可以根据需要自行调整。该代码提供了两种卷积算法，被注释掉的部分执行效率较低，在处理大矩阵时容易导致程序崩溃。因此进行了相应的优化。 请注意，如果您不希望修改接口或无法进行相关修改，请不要使用此资源。谢谢！ 环境：XP SP3