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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 2023年集创赛国家级二等奖，《基于脉动阵列的卷积层加速器》- 紫光同创杯 + Verilog 项目源码及文档说明
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    本作品荣获“紫光同创杯”2023年全国大学生集成电路创新大赛国家级二等奖，采用Verilog编写，旨在通过脉动阵列技术优化卷积层加速器性能。提供完整项目源代码和详细文档支持。 项目介绍： 本项目为2023年集创赛国二紫光同创杯参赛作品，基于脉动阵列设计了一个简单的卷积层加速器，并使用Verilog编写代码。该加速器支持yolov3-tiny的第一层卷积层计算，并可根据FPGA端DSP资源灵活调整脉动阵列结构以实现不同的计算效率。 项目首先在Vivado上进行设计和仿真，然后移植到紫光的开发板上。开源版本为适用于Vivado的设计方案，所用芯片型号是Zynq UltraScale+ MPSoCs, xczu3eg-ubva530-2LV-e (active)。 请注意，在下载项目代码后，如果遇到运行问题可以私聊寻求远程教学帮助。所有上传的项目代码都经过测试并成功运行过，请放心使用！ 本项目适用于计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工学习参考，并适合初学者进行进阶学习，同样也可作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示用途。 对于有一定基础的学习者，可以在现有代码基础上进一步修改以实现其他功能，用于毕业论文、课程设计或者作业等目的。下载后请首先阅读README.md文件（如有），仅供学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • 2023年集创赛紫光同创杯一等奖作品.zip
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    该文档包含的是在2023年举行的集成电路创新竞赛（简称“集创赛”）中获得紫光同创杯一等奖的作品，展示了参赛者卓越的技术能力和创新思维。 2023年集创赛紫光同创杯一等奖项目展示了参赛团队的创新能力和技术水平，在比赛中取得了优异的成绩。该项目通过独特的设计理念和技术实现，解决了行业内的多个难题，并为未来的技术发展提供了新的思路和方向。
     
  • 2023年“紫光同创杯”国家级二等奖
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    在2023年的竞赛中荣获紫光同创杯国家级二等奖，标志着在此领域的卓越成就和专业能力的认可。 2023年集创赛国二紫光同创杯项目基于脉动阵列设计了一个简单的卷积层加速器，支持Yolov3-tiny的第一层卷积层计算，并可根据FPGA端DSP资源灵活调整脉动阵列的结构以实现不同的计算效率。
     
  • 紫光同创杯FPGA创新设计竞赛案例.zip
    优质
    《紫光同创杯FPGA创新设计竞赛案例》汇集了参赛者在基于FPGA技术上的创新思维与实践成果，展示了一系列前沿的技术应用和解决方案。 FPGA创新设计竞赛紫光同创杯案例.zip包含了与该比赛相关的各种设计示例和技术资料。
     
  • 全国挑战杯创业计划大赛一等奖得者
    优质
    获得全国挑战杯创业计划大赛一等奖，展现卓越创新能力和商业洞察力，是未来商界极具潜力的新星。 挑战杯获奖作品荣获国家一等奖，具有很高的参考价值，欢迎分享学习。
     
  • 全国竞赛特等奖论文 SPSS奖，MATLAB创新杯，高教杯
    优质
    本作品荣获全国竞赛三项大奖：SPSS奖、MATLAB创新杯及高教杯特等奖，彰显了其在数据分析与建模领域的卓越成就和创新思维。 文档包括2015年及之前年度的国赛特等奖论文、SPSS奖、MATLAB创新杯以及高教杯获奖作品，例如：2013A高教杯《车道被占用对城市道路通行能力的影响》，作者为王钰聪、刘世尧和李文然（厦门大学）。
     
  • 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。
     
  • 全国三维数字化创新设计大赛赛区一等奖特设奖项
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    在全国三维数字化创新设计大赛中荣获赛区一等奖的特设奖项，表彰了参赛者在数字设计领域的卓越创意与技术能力。 全国三维数字化创新设计大赛赛区特等奖得者。
     
  • 2023年国电赛E题省级一等奖论文
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    该文为2023年国电赛E题省级一等奖获奖作品，深入探讨了电力系统中的关键问题，并提出创新解决方案。文章结合理论分析与实际应用，展示了作者团队在能源领域的研究能力和技术水平。 在23年国电赛E题省一论文中，我们设计了一套完整的系统以满足题目要求。该系统的主控模块采用STM32F103ZET6和STM32F103C8T6微控制器，并包含LM2596S稳压模块、OpenMV4图像识别装置以及两个二维电机云台，一个红色激光笔和一个绿色激光笔。其中，红色激光笔发射的光斑用作模拟运动目标；而由系统控制的绿色激光笔，则用于追踪屏幕上显示的目标位置，并指示自动追踪效果。 此外，我们使用了两块亚克力板来固定OpenMV4图像识别装置以及二维电机云台，并配备了蜂鸣器、两个12V充电锂电池和一个3.7V充电锂电池作为电源。为了实现运动目标的复位功能，系统还设置了两个用于复位暂停操作的按键。 整体而言，该设计涵盖了微控制器、稳压模块、图像识别装置及激光追踪设备等多个方面，并且通过精心选择各部分硬件组件实现了高效自动追踪效果。