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基于Vivado HLS的2D卷积硬件化HLS及SDK端代码分析

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简介:
本文详细探讨了在Vivado HLS平台上实现二维卷积算法硬件化的流程与方法,并对生成的硬件描述语言(HDL)代码以及软件开发工具包(SDK)中的代码进行了深入解析,旨在为高效设计神经网络加速器提供理论指导和技术支持。 需要根据HLS端代码中的卷积图片大小调整SDK端代码中的SIZE值。2D卷积是对图像的一种处理方法,在这篇文章中主要是将计算部分使用HLS完成,并在SDK中将测试数据传送到由HLS生成的计算IP中,查看返回的结果值(我的结果值似乎不太对,涉及到图像处理的部分较难验证)。主要工作包括三个方面。

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客服
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  • Vivado HLS2DHLSSDK
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    本文详细探讨了在Vivado HLS平台上实现二维卷积算法硬件化的流程与方法,并对生成的硬件描述语言(HDL)代码以及软件开发工具包(SDK)中的代码进行了深入解析,旨在为高效设计神经网络加速器提供理论指导和技术支持。 需要根据HLS端代码中的卷积图片大小调整SDK端代码中的SIZE值。2D卷积是对图像的一种处理方法,在这篇文章中主要是将计算部分使用HLS完成,并在SDK中将测试数据传送到由HLS生成的计算IP中,查看返回的结果值(我的结果值似乎不太对,涉及到图像处理的部分较难验证)。主要工作包括三个方面。
  • 神经网络HLS.zip
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    本资源包含卷积神经网络(CNN)的硬件描述语言(HDL)实现代码,适用于FPGA或ASIC等硬件平台上的深度学习模型部署。 关于一些初步卷积神经网络的HLS代码及约束,这部分内容可以帮助了解卷积神经网络在HLS上的实现,并具有一定的借鉴意义。若想深入了解相关内容,则可以参加Xilinx每年举办的暑期计划。
  • BCHHLS实现
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    本研究探讨了将BCH编码高效应用于硬件描述语言(HDL)设计的过程,并通过高级综合( HLS )技术进行优化,以提升数据传输的可靠性和效率。 使用HLS完成BCH编码的运算通路设计,采用纯组合逻辑实现,并适用于65nm工艺,在1GHz频率下运行稳定。整个设计已分解为多个部分,可以在各部分之间插入流水线以优化性能。提供可综合的纯RTL代码以及C++代码,并附带Modelsim仿真结果。通过我的优化选项可以学习如何改进HLS工具生成的代码质量。
  • Vivado HLSFIR滤波器实现
    优质
    本研究利用Xilinx Vivado HLS工具实现了高效的FIR滤波器设计,并进行了性能优化和验证。 使用HLS创建一个FIR滤波器,并对其源程序、HLS优化等方面进行分析。
  • Vivado HLS入门指南
    优质
    《Vivado HLS入门指南》是一本针对初学者设计的教程书籍,详细介绍了如何使用Xilinx Vivado高层综合(HLS)工具进行高效的硬件描述和系统级编程,帮助读者快速掌握将C/C++代码转换成高效FPGA硬件的设计技能。 通过多个实验快速掌握Vivado HLS的官方教程。
  • QPSK-VivadoHLS:Vivado HLSQPSK系统实现
    优质
    本项目利用Xilinx Vivado HLS工具实现了QPSK(正交相移键控)通信系统的数字信号处理模块,包括调制与解调功能,并进行了性能优化。 四相相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)是一种数字调制技术,在该技术下,载波信号的相位变化用于传输数据。每个二进制数对映射到四个可能的相位之一:00、01、10和11。这种方法提高了在给定带宽内的信息传递效率。 Vivado High-Level Synthesis (HLS)是由Xilinx公司开发的一种工具,它能够将高级语言(如C++或SystemC)编写的设计转换为适合FPGA或ASIC的硬件描述语言(HDL)代码。这使得工程师可以利用熟悉的编程环境来设计复杂的数字逻辑电路,并且提高了工作效率和可读性。 Vivado HLS在QPSK系统中的应用涉及以下关键步骤: 1. **符号生成**:依据输入的数据流,生成相应的QPSK信号。每个比特对被映射到四个相位之一,形成I(正向幅度)与Q(负向幅度)两个分量。 2. **IQ调制**:将这些符号通过一个IQ调制器进行转换,该过程通常包括复数乘法操作来完成模拟信号的生成。在硬件实现中,这一步可能涉及复杂的计算和处理步骤。 3. **采样与量化**:接着,利用ADC(模数转换器)对模拟输出信号进行采样并数字化,为后续数字域中的进一步处理做准备。此过程需要考虑适当的采样频率以保证信息不丢失。 4. **信道模型**:为了测试系统的抗干扰能力,在硬件设计中可能会加入各种类型的信道模型(如AWGN或衰落通道)来模拟实际传输环境的影响。 5. **接收端信号处理**:在接收器一端,经过DNC的信号需要进行解调。这包括IQ解调、噪声消除以及符号检测等环节。Vivado HLS能够帮助优化这些计算密集的过程,并提高系统的整体性能。 6. **错误检测与纠正**:为确保数据传输的安全性,通常会采用循环冗余校验(CRC)或前向纠错编码(FEC)来增强可靠性。在硬件实现时,需要将此类算法高效地集成到设计中去。 通过利用Vivado HLS提供的优化策略(如流水线并行化、资源复用等),可以进一步提高系统性能和面积效率,并且生成的RTL代码可以直接用于FPGA布局布线及验证阶段。 综上所述,在QPSK-VivadoHLS项目中,我们展示了如何使用C++语言以及Vivado HLS工具来实现高效的数字通信硬件。这种方法不仅能够充分利用FPGA强大的并行计算能力,还能优化系统的实时性和能耗表现。这为工程师提供了实践QPSK调制解调器设计的机会,并展示了解决复杂信号处理问题的方法和技术手段。
  • HLS详解示例
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    本文章深入探讨并详细解析了HTTP Live Streaming(HLS)技术的优化策略,并提供了实际应用中的代码案例,帮助开发者提高视频流媒体传输效率。 这段文档很好地诠释了HLS的优化指令,并通过代码对比进行了详细说明。相比纯文字讲解的方式,如在UG902中的描述,这种方式更为有力和直观。
  • 2D-CNN前向传播:利用C++在Vitis HLS中实现2D神经网络
    优质
    本项目采用C++语言在Xilinx Vitis High-Level Synthesis(HLS)环境中实现了二维卷积神经网络(2D CNN)的前向传播算法,旨在优化硬件性能和加速深度学习模型推理过程。 在Vitis HLS中使用C++实现2D卷积神经网络(CNN)的前向传播过程。 目录结构包括: - modules:用于开发和测试单个HLS功能以支持CNN实施。 - neuronetwork_stream:包含C++源代码及测试平台文件。 - py:存放训练神经网络所需的Python代码。 所使用的软件工具如下: 操作系统: Windows Vivado HLS 2020.2(用于仿真结果与综合) Python库: numpy (版本1.18.0) tensorflow (版本2.1.0) sklearn (版本0.24.1) scipy (版本1.6.2)
  • Vivado HLS教学指南.pdf
    优质
    《Vivado HLS教学指南》是一份全面介绍使用Xilinx Vivado高层次综合(HLS)工具进行设计开发的教学资料。适合初学者和进阶用户快速掌握HLS技术,优化硬件性能。 关于用Vivado进行HLS开发的资料包括一些笔记以及对应的视频链接,可以配合视频一起学习。这些是个人的学习资料,请勿批评指正。
  • Xilinx Vivado HLS 建模指南手册 UG871 实例
    优质
    本手册提供详尽的Xilinx Vivado HLS建模指导与示例代码,帮助工程师掌握高层次综合技术,实现高效硬件设计。 赛灵思Xilinx VivadoHLS建模指导手册UG871及例程,欢迎大家下载并交流。