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针对CNN设计的高效能脉动数组加速器

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简介：
本项目致力于开发一种专门用于加速卷积神经网络(CNN)计算的高效能脉动阵列架构。通过优化数据流与运算单元布局，显著提升计算效率及资源利用率，为人工智能应用提供强大的硬件支持。 专用于CNN的高性能脉动阵列加速器。

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  • 针对CNN设计的高效能脉动数组加速器
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    本项目致力于开发一种专门用于加速卷积神经网络(CNN)计算的高效能脉动阵列架构。通过优化数据流与运算单元布局，显著提升计算效率及资源利用率，为人工智能应用提供强大的硬件支持。 专用于CNN的高性能脉动阵列加速器。
     
  • 针对锂电池模拟的高速电源设计
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    本项目专注于开发适用于锂电池模拟测试的高效、快速响应电源系统。通过优化电路架构和采用先进控制技术，旨在提供精确稳定的电压与电流输出，满足高精度电池性能评估需求。 为了模拟锂电池的充放电特性，设计了一台高速高精度电源作为锂电池模拟器来实现充放电功能。该电源电路由四部分组成：电压、电流采样电路；电压、电流控制电路；推挽式结构主电路以及驱动电路。实验结果表明，在放电时输出电压范围为0至5伏，最大输出电流可达5安培；在充电模式下实现了从0到2安培的电流调节功能。电源的上升速度和下降速度响应时间均小于50微秒，相比普通直流电源几十毫秒的响应时间而言，该电源具有显著的优势。因此，在电池测试和电池充电设备测试方面，此高速电源有着广阔的应用前景。
     
  • MIT研发的CNN加速器设计方案.rar
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    本资料为麻省理工学院最新研究的成果，介绍了一种用于深度学习中卷积神经网络计算的高效硬件加速器设计。此方案旨在大幅提高CNN运算效率并降低能耗。 MIT关于CNN加速器的项目、设计教程及相关文档值得学习与参考。具体内容可以参阅我的博客中的“MIT tutorial”部分。
     
  • 针对GaN器件的驱动设计策略
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    本研究专注于氮化镓(GaN)器件的应用与优化，探讨了适用于该类半导体材料的有效驱动设计方案，旨在提高其性能和效率。 氮化镓(GaN)HEMT是电源转换器的理想选择，其端到端能效超越了当前的硅基方案，并且能够轻松满足服务器和云数据中心严格的80+规范或USB PD外部适配器的欧盟行为准则Tier 2标准。尽管旧的硅基开关技术声称接近理想性能，可以实现快速、低损耗的开关操作，但GaN器件虽然更接近这一目标却不能直接替代它们。为了充分利用该技术的优势，必须在设计中集成适当的门极驱动电路来确保系统的可靠性和高性能表现。
     
  • 高效能低能耗高速SAR ADC的设计_劉純成.pdf
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    本论文探讨了设计一种高效的低能耗、高速SAR模数转换器（ADC）的方法，作者刘纯成在文中详细分析并优化了电路结构以满足高性能与节能的需求。 本论文提出了三种用于逐次逼近寄存器（SAR）模拟-数字转换器（ADC）的设计技术。根据概念验证原型的测量结果，这三项提议的技术能够提高运行速度并实现优秀的能源效率。 第一项技术是一种单调电容切换程序。与使用传统程序的转换器相比，平均切换能量和总采样电容分别减少了约81.3%和50%。在0.13-μm 1P8M CMOS工艺中实现了具有提议单调电容切换程序的10位、50 MS/s SAR ADC。原型ADC从1.2V电源消耗了0.92 mW，有效位数（ENOB）为8.48比特。由此产生的性能指标（FOM）是52 fJ转换步骤。然而，输入公共模式电压变化导致的信号依赖偏移会降低ADC的线性度。为此，我们提出了一种改进的比较器设计来避免这种线性度下降问题。 此外，为了避免使用高于采样率频率的时钟信号，我们采用异步控制电路内部生成所需的控制信号。修订后的原型同样在0.13-μm 1P8M CMOS工艺中实现。它从1.2V电源消耗了0.826 mW，并实现了9.18比特的有效位数（ENOB）。由此产生的性能指标（FOM）是29 fJ转换步骤。
     
  • 高速窄脉冲激光驱动电路的设计.pdf
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    本文探讨了一种高效的高速窄脉冲激光驱动电路设计方法，旨在提高激光器的工作效率和稳定性。通过优化电路结构与参数选择，实现了高精度、低能耗的目标，适用于多种激光应用领域。 高速窄脉冲激光驱动电路是实现高分辨率激光测距的关键技术之一。本段落介绍了该驱动电路的工作原理，并推导出主要元器件参数的计算公式。通过使用普通电子元件，设计了一种能够产生高速窄脉冲的激光器驱动电路，在调制频率为52MHz的情况下，实测光信号占空比约为11%，能量效率达到10%，且光信号边沿时间仅为约1ns。这种技术可用于便携式高分辨率激光测距设备中。
     
  • 高速窄脉冲激光驱动电路的设计.pdf
    优质
    本文详细探讨了设计用于驱动高速窄脉冲激光器的电路方案，包括电路原理、关键参数选择及实验验证。通过优化电路结构和元件选型，实现了高效稳定的激光输出控制。 高速窄脉冲激光器驱动电路设计
     
  • CNN加速器_CNN_Verilog_数字电路_cnnverilog
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    本项目专注于设计并实现CNN（卷积神经网络）硬件加速器，采用Verilog语言进行数字电路描述。旨在提高深度学习模型在嵌入式系统中的运算效率和性能。 THU微纳电子系的IC设计课程大作业要求使用Verilog实现一个包含一层卷积和池化的CNN加速器，并且仿真已通过。
     
  • 基于FPGA的脉冲神经网络加速器的设计
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    本研究设计了一种基于FPGA的脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)加速器，旨在提高SNN在实时应用中的计算效率和能耗比。通过优化算法与硬件架构结合的方式，实现了高效的脉冲信息处理能力，适用于大规模神经网络模型的应用场景。 ### 基于FPGA的脉冲神经网络加速器设计 #### 概述 脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN）是一种模仿生物神经系统的人工智能模型，它利用时间序列上的尖峰信号来传递信息。相比传统的前馈神经网络，SNN能够更有效地模拟大脑处理信息的方式，在某些任务上表现出更好的性能。本段落介绍了基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）的脉冲神经网络加速器的设计。 #### 关键技术与方法 ##### 脉冲神经网络及UF模型 - **脉冲神经网络**：SNN是一种利用离散时间信号来处理信息的人工智能系统，其基本单元是能够发送和接收尖峰信号的脉冲神经元。这种机制使得SNN能够在时间和空间上同时进行信息处理。 - **UF模型**：Leaky Integrate-and-Fire (UF)模型是一个常用的模拟单个神经元行为的数学模型，在本段落中通过算法级优化，包括公式分解及浮点转定点操作等手段来适应硬件实现的需求。 ##### 硬件架构与优化 - **时分复用技术**：为了减少物理神经元的数量并提高资源利用率，设计者采用了时分复用技术。具体来说，在FPGA中实现了8个物理神经元，但通过时间复用来扩展到256个逻辑神经元。 - **流水线架构**：为提升数据处理效率，采用三级流水线结构进行电压计算。这种设计有助于加速内部状态更新过程。 ##### 实现与评估 - **FPGA实现**：整个SNN加速器是在Xilinx XC6SLX45 FPGA上完成的，并且工作频率达到了50MHz。选择FPGA作为平台是因为其并行性和灵活性适合处理如SNN这样的计算密集型应用。 - **实验验证**：为了测试该加速器的有效性，构建了一个用于手写数字识别的小网络，并使用MNIST数据集进行训练和评估。结果显示，在此加速器的支持下，模型对手写数字的识别准确率达到了93%。 #### 技术细节解析 ##### UF模型优化 - **公式分解**：通过简化UF模型中的数学表达式以减少复杂度并降低硬件实现难度。 - **浮点转定点**：将计算转换为FPGA更擅长处理的定点运算，节省资源的同时提高了速度。 ##### 提升神经元数据处理效率 - **三级流水线架构**：采用三个阶段来完成每个神经元电压的更新，利用流水线技术加速状态更新过程。每一阶段负责特定任务如检测输入脉冲、执行积分计算等，从而确保及时且高效的状态更新。 #### 结论 本段落提出了一种基于FPGA实现的SNN加速器设计方法，并通过一系列优化措施（包括UF模型公式分解与浮点转定点操作、时分复用技术和流水线架构）提高了硬件资源利用率和神经网络运行效率。实验结果表明，该设计方案在手写数字识别任务中达到了93%的准确率，证明了其有效性及实用性，为未来脉冲神经网络的发展提供了技术支持。
     
  • AutoDock-GPU：针对GPU及其他加速器的AutoDock版本
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    AutoDock-GPU是一款专为GPU和其他加速硬件设计的高效分子对接软件。它基于著名的AutoDock程序开发，旨在通过利用现代计算平台的强大功能来显著提升药物设计和生物化学研究中的虚拟筛选效率。 AutoDock-GPU 是 AutoDock 4.2.6 的加速版本，适用于 GPU 和其他加速器，并利用 OpenCL 和 CUDA 技术进行优化。通过在多个计算单元上并行处理配体-受体姿态，它能够高效地执行其令人尴尬的可并行 LGA（局部几何逼近）。OpenCL 版本是与 TU-Darmstadt 合作开发的，支持 CPU、GPU 和 FPGA 架构；CUDA 版本则是 NVIDIA 的合作成果，在 Oak Ridge 国家实验室 (ORNL) 峰会上展示了性能优势。该版本包含了 Jubilee Development 公司 Aaron Scheinberg 开发的批量配体管线，并采用基于梯度的局部搜索方法（例如 ADADELTA）以及改进版 Solis-Wets 方法来加速 AutoDock 4 的运行效率。