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CNN的开源FPGA实现。

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简介：
PipeCNN：一款基于OpenCL的开源FPGA加速器，专为卷积神经网络设计。该加速器利用OpenCL平台，旨在通过在现场可编程门阵列（FPGA）上高效执行卷积运算，显著提升卷积神经网络的处理速度和效率。作为一款开放源代码项目，PipeCNN 鼓励社区参与，并提供了一个灵活且可定制的解决方案，以满足各种深度学习应用的需求。

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  • CNN的唯一开源FPGA实现
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    这段简介可以描述为：“CNN的唯一开源FPGA实现”项目致力于提供一个开放平台，允许开发者和研究人员利用现场可编程门阵列（FPGA）技术来实施卷积神经网络(CNN)，推动人工智能硬件创新。 PipeCNN 是一个基于 OpenCL 的开源 FPGA 加速器，专门用于卷积神经网络。
     
  • CNN-基于FPGA的卷积神经网络实现（一） fpga开发.pdf
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    本PDF文档详细介绍了如何在FPGA平台上实现卷积神经网络(CNN)，为初学者和专业人士提供了一个实践指南，探索硬件加速深度学习模型的可能性。 CNN-卷积神经网络在FPGA上的实现（一）主要讨论了如何将卷积神经网络技术应用于现场可编程门阵列（FPGA），以提高计算效率和灵活性。该文档提供了关于FPGA开发的详细信息，适合对硬件加速感兴趣的读者参考。
     
  • CNN-FPGA:基于Verilog的CNN模块，便于应用于FPGA项目的源代码
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    CNN-FPGA是一款采用Verilog编写的卷积神经网络(CNN)模块化源代码库，特别设计用于在FPGA项目中高效实现机器学习应用。 在进行毕业设计的时候，我选择了一些与人工智能相关的课题来蹭热点，并希望借此机会了解机器学习技术，比如卷积神经网络（CNN）。然而不幸的是，我的选题被体系结构实验室的老师抢走了，于是我不得不接手一个偏向硬件方向的研究项目——利用FPGA加速人工智能算法。虽然这个项目的初衷是希望能够通过毕业设计让自己对机器学习有所认识，但最终还是转向了用FPGA来实现卷积神经网络（CNN）的功能。 尽管这是一个本科阶段的设计任务，但我尝试在了解了一些关于CNN的基础知识后完成了这项研究工作。项目的核心内容就是使用Verilog语言实现了几个与CNN相关的模块，并且这些模块并没有多少实用价值。和大多数利用FPGA加速CNN的研究一样，这个项目只能运行推断过程而无法进行学习训练，因此没有涉及到反向传播算法的实现——这并不是我的疏忽，因为连Xilinx公司都已经放弃了在该领域进一步开发的努力。 在我的设计中，我参考了TensorFlow框架，并且采用了全并行的设计方式。由于没有引入时序概念和流水线技术，在资源占用方面显得不够合理。我认为任何一块FPGA板子上的部件延迟都不可能超过总线周期时间，因此这种设计方案在实际应用中的效率并不高。
     
  • 基于FPGA的CNN目标检测实现与简易评测
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    本文探讨了在FPGA平台上实现卷积神经网络(CNN)的目标检测技术，并对其进行初步性能评估。 这段文字描述了FPGA实现CNN卷积神经网络加速的算法，并包含了细节和架构的信息。
     
  • [ FPGA ] Verilog 实现 LS374 寄存器的 FPGA 开发.pdf
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    本PDF文档详细介绍了使用Verilog硬件描述语言在FPGA上实现LS374寄存器的过程，包括代码编写、仿真验证及配置应用。 Verilog实现寄存器LS374的FPGA开发相关文档以PDF形式提供。
     
  • CNN的MATLAB实现.zip
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    本资源为CNN（卷积神经网络）在MATLAB环境下的实现代码和教程，适用于研究与学习用途，帮助用户掌握CNN模型构建及训练方法。 代码包含使用MATLAB实现CNN的四种方法：回归问题、分类问题、调用内部网络和微调内部网络。这些可以直接作为模板使用。
     
  • 小型CNN在FPGA上的加速实现——从深度学习CNN算法的软件到硬件(FPGA)转换的学习项目
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    本项目聚焦于将深度学习中的小型卷积神经网络(CNN)模型移植至现场可编程门阵列(FPGA)，进行高效能计算加速的研究与实践，旨在探索软件向硬件转化的技术路径。 通过本工程可以学习深度学习CNN算法从软件到硬件FPGA的部署。网络的软件部分基于TF2实现，并通过Python导出权重参数；硬件部分采用Verilog语言编写，代码完全手动编写且可读性高，支持高度参数化配置，可以根据速度或资源需求调整加速效果。量化后的参数存储在片上RAM中，开发环境使用Vivado工具。 项目包含基础的测试平台（testbench），输入数据存放在RAM内；网络结构采用28*28*1作为输入尺寸，并且卷积层和池化层可以进行配置优化。单张图片推理时间约为50微秒左右。本项目提供所有相关的软件(Python)和硬件(Verilog)代码，方便学习与研究使用。
     
  • 基于FPGA的DDS源码实现
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    本项目基于FPGA平台实现了直接数字合成（DDS）技术，并提供了详细的源代码和设计文档。该系统适用于信号发生器、雷达等应用领域。 这段文字描述了包含综合文件以及仿真文件的Verilog编写内容。
     
  • 基于FPGA的开方运算实现.pdf
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    本文档探讨了在FPGA平台上高效实现开方运算的方法和技术，分析了几种不同的算法，并比较了它们的性能和资源消耗情况。适合对硬件加速感兴趣的读者参考。 在不使用main函数的情况下，在FPGA上实现开方运算是一项挑战性的任务。这通常需要通过自定义的硬件描述语言（如Verilog或VHDL）来设计算法，以便直接操作底层硬件资源而无需依赖标准软件编程框架中的常见结构和功能。对于这类问题，开发者往往要从数学原理出发，结合FPGA的具体特性进行优化实现。
     
  • 基于MATLAB的CNN实现
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    本项目采用MATLAB语言实现卷积神经网络（CNN），旨在利用其强大的数值计算和可视化功能进行图像识别与分类任务，适用于深度学习初学者快速入门。 使用MATLAB实现卷积神经网络并进行图像特征提取的文件列表如下：CNNCNN\cnnapplygrads.m、CNN\cnnbp.m、CNN\cnnff.m、CNN\cnnnumgradcheck.m、CNN\cnnsetup.m、CNN\cnntest.m、CNN\cnntrain.m、CNN\expand.m、CNN\flipall.m、CNN\mnist_uint8.mat、CNN\sigm.m和 CNN\test_example_CNN.m。