Efficient Dynamic Reconfigurable CNN Accelerator for Edge Intelligence Computing on FPGA

doi:10.3390/info14030194

Efficient Dynamic Reconfigurable CNN Accelerator for Edge Intelligence Computing on FPGA

2023-03-20

0

OA

AI

DOI：10.3390/info14030194

原文链接

摘要

En 中文

本文提出了一种高效的动态可重构CNN加速器（EDRCA）用于FPGA，以解决卷积神经网络在嵌入式边缘计算设备部署中硬件资源有限和能效低的问题。首先，提出了一种配置层序列优化方法，以最小化配置时间开销并提高性能。其次，设计了动态区域的加速器模板，以创建统一的快速接口并增强操作性能。动态可重构技术应用于Xilinx KV260 FPGA平台，设计出EDRCA加速器，解决了传统加速器设计中硬件资源的限制。使用YOLOV2-TINY目标检测网络，在Xilinx KV260平台上采用浮点数据进行EDRCA加速器测试。250 MHz下的结果显示计算性能为75.1929 GOPS，峰值功耗为5.25 W，能效为13.6219 GOPS/W，表明EDRCA加速器在边缘智能计算中具有应用潜力。

Efficient Dynamic Reconfigurable CNN Accelerator for Edge Intelligence Computing on FPGA

摘要

期刊

机构

引用论文