
基于RISC-V处理器及卷积加速器的SoC系统
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简介:
本研究设计了一种基于RISC-V架构的片上系统(SoC),集成了高效的卷积神经网络加速器,旨在提供高性能计算能力的同时保持低能耗。
为了提高卷积神经网络(CNN)的计算效率和能效,设计了一种支持8位定点数据输入的加速器,该加速器能够处理激活、批标准化及池化等常见于CNN中的运算类型。通过优化循环计算顺序并结合数据复用技术,显著提升了卷积操作的速度。
基于软硬件协同设计理念,构建了一个包含RISC-V处理器和上述卷积加速器的系统级芯片(SoC)。该RISC-V处理器采用了开源指令集标准,并可根据具体需求扩展其功能特性。实验中将此SoC部署在Xilinx ZCU102开发板上运行,在测试过程中,RISC-V处理器与卷积加速器分别工作于100MHz和300MHz的频率下。
最终结果显示,该设计实现了高达53.6 GOP/s(每秒十亿次操作)的算力,并且在使用VGG16网络进行图像推理计算时表现出良好的性能提升。
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