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CNN-FPGA：采用Verilog语言实现CNN模块，便于在FPGA项目中应用 - 源代码。

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简介：
CNN - FPGA 项目缘起  在毕业设计期间，为了紧跟人工智能领域的最新趋势，我选择了几个与该领域相关的课题，最初的目标是利用毕业设计来深入了解机器学习，例如卷积神经网络（CNN）等技术。然而，由于结构实验室的老师率先抢先采用了这些课题，我不得不面对一个偏重硬件的挑战——利用FPGA加速人工智能算法。  考虑到这仅仅是一个本科毕业设计项目，在我的手中，这个课题逐渐演变为专注于用FPGA加速CNN。尽管本意是完成任务并对CNN有所了解，但最终还是在一种勉为其难的心情下完成了该项目。  项目的核心逻辑十分简单，主要工作集中在通过Verilog语言实现了一些基本的CNN模块。值得注意的是，该项目几乎缺乏实际应用价值。 此外，与大多数利用FPGA加速CNN的项目类似，本项目仅限于执行推断操作，无法进行学习过程，因此无法应用反向传播算法——这并非是我造成的失误，Xilinx公司已经放弃了对这种技术的进一步开发。设计模块时, 我参考了TensorFlow的设计理念。由于采用了全并行架构的设计方案, 因此避免了引入时序相关的因素, 也没有采用流水线技术；我不认为任何FPGA板子的部件延迟会超过总线周期, 这使得资源占用方面显得并不合理.

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  • 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Verilog的CNN硬件实现及其在FPGA上的综合 Lenet Cop语言
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    本研究采用Verilog语言实现了卷积神经网络（CNN）的硬件设计，并通过Lenet模型进行验证，在FPGA上完成了高效的综合与优化。 CNN（卷积神经网络）硬件实现是尝试构建硬件 CNN 结构的项目。该项目代码使用 Verilog/SystemVerilog 编写，并通过 Vivado 工具在 Xilinx FPGA 上进行综合处理。代码仅用于功能实验，尚未完全优化。目前只实现了四个基本模块：conv 模块执行卷积计算；全连接层也被视为一种特殊的卷积操作，其内核大小等于输入数据的尺寸；最大池化和 ReLU 迭代器围绕输入数据运行，并为计算单元提供所需的数据。
     
  • Xilinx FPGA SRIO接口Verilog源码，采用FIFO顶层封装，易于使用，已在实际项目中应用
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    本资源提供Xilinx FPGA中SRIO接口的Verilog实现代码，通过FIFO进行顶层模块封装，简化了接口设计与调试过程。该代码已经在多个工程项目中成功应用，性能稳定可靠。 Xilinx FPGA SRIO接口的Verilog源码程序已经完成，并且顶层接口封装为FIFO，使用起来非常简便，已经在实际项目中应用。该源代码支持SRIO事务类型包括NWRITE、NWRITE_R、SWRITE、MAINTENCE和DOORBELL等。此外，还提供了SRIO源码、SRIO许可证文件以及操作文档。
     
  • 使用Verilog在FPGA上实现USB源代码
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    本项目旨在通过Verilog语言，在FPGA平台上实现USB功能的源代码编写与测试，以验证其兼容性和稳定性。 使用Verilog语言实现了对slave FIFO的同步读写，并在软件上成功进行了仿真。
     
  • 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。
     
  • 常用Verilog代码程序在FPGA中的应用
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    本文章主要介绍和讲解了常用的Verilog编程语言在FPGA（Field-Programmable Gate Array）硬件描述与实现中的具体应用方法及案例。 这段文字描述了一组用Verilog编写的FPGA代码，包含多个适合初学者参考的常用程序，例如FIFO、同步FIFO、乘法器以及序列检测等功能。此外还包含了自然二进制码与格雷码之间的转换等实用功能。
     
  • 基于FPGA的矩阵键盘扫描Verilog代码实现及模块化应用
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    本项目详细介绍了一种使用Verilog语言在FPGA平台上实现矩阵键盘扫描的方法，并探讨了其模块化的应用技术。通过优化设计，提升了系统的响应速度和稳定性。 这段文字描述了一个使用Verilog语言编写的FPGA实现键盘扫描的源程序，该程序已模块化设计，并且经过实际板上调试验证效果良好。此代码适用于基于FPGA的应用中集成矩阵键盘的功能需求。
     
  • 基于FPGA的Verilog语言俄罗斯方块实现，采用Quartus II和ModelSim 6.1fb开发
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    本项目使用Verilog语言在FPGA上实现了经典游戏俄罗斯方块，并利用Quartus II进行硬件设计以及ModelSim 6.1fb完成仿真验证。 基于FPGA的Verilog俄罗斯方块代码如下： display_all u_display_all( .clk_25M(clk_25M), .rst_n(rst_n), .enable_red_border(enable_red_border), .enable_blue_moving(enable_blue_moving), .enable_blue_little_flag(enable_blue_little_flag), .Red(Red), .Green(Green), .Blue(Blue) );
     
  • 【FPGA】利用Verilog语言实现DHT11温湿度传感器代码
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    本教程详细介绍如何使用Verilog编程语言在FPGA平台上编写控制DHT11温湿度传感器的代码，帮助工程师和学生掌握硬件描述语言的应用。 今天也是咸鱼的一天~因为要参加Robei 杯 ，需要做一个机器人项目。虽然还没想好这个机器人具体怎么实现，但可以肯定的是，它必须配备一些传感器来感知外界环境，并根据获取的数据执行各种功能。先来说一个简单的模块——温湿度传感器DHT11。 DHT11是一款性价比高、易于使用的温度和湿度测量二合一的传感器。它的体积小巧且功耗低，可以通过单根总线与微控制器进行双向串行通信，信号传输距离可达20米以上。这款传感器非常适合那些对精度和实时性要求不高的温湿度监测场景。 接下来将使用DFRobot开源硬件平台上的DHT11模块以及DFRduino开发板来展示并讲解如何驱动和使用DHT11。
     
  • RSA on Verilog: 在FPGA中用Verilog实现RSA算法
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    本文介绍了在FPGA硬件平台上使用Verilog语言实现RSA公钥加密算法的方法和技术细节。 RSAonVerilog 是使用 Verilog 在 FPGA 上实现 RSA 算法的项目。