[发明专利]一种基于FPGA的卷积神经网络实现方法及装置在审
| 申请号： | 201810074941.8 | 申请日： | 2018-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN108416422A | 公开（公告）日： | 2018-08-17 |
| 发明（设计）人： | 罗聪;万文涛;梁洁 | 申请（专利权）人： | 国民技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/06 |
| 代理公司： | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人： | 江婷 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于FPGA的卷积神经网络实现方法及装置，该方法首先初始化FPGA的可编辑资源，生成实现模型需要的功能模块，然后加载待实现卷积神经网络模型中各处理层次的权值数据至FPGA的内存存储器，关联FPGA的状态寄存器与处理层次，并将待处理数据通过FPGA的内存控制器存储至内存存储器，最后读取状态寄存器的参数，确定待运行处理层次，并完成待运行处理层次对数据的处理，直至待实现卷积神经网络模型的所有处理层次顺序运行结束，输出待处理数据对应的处理结果；在整个过程中，卷积神经网络是实现都是通过FPGA的硬件来实现的，而不再依赖于软件，解决了现有卷积神经网络技术依赖软件实现的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 待处理数据 内存存储器 内存控制器 状态寄存器 层次顺序 读取状态 技术依赖 权值数据 软件实现 运行结束 初始化 寄存器 加载 存储 关联 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于FPGA的卷积神经网络实现方法，其特征在于，包括：初始化FPGA的可编辑资源，生成输入缓存模块、输出缓存模块、输入控制模块、输出控制模块、神经网络处理单元、数据读取模块以及运行控制模块；加载待实现卷积神经网络模型中各处理层次的权值数据至FPGA的内存存储器，关联FPGA的状态寄存器与所述处理层次；将待处理数据通过FPGA的内存控制器存储至所述内存存储器；所述运行控制模块读取所述状态寄存器的参数，确定待运行处理层次，并控制所述输入缓存模块、输出缓存模块、输入控制模块、输出控制模块、神经网络处理单元、数据读取模块完成所述待运行处理层次对数据的处理，直至所述待实现卷积神经网络模型的所有处理层次顺序运行结束，输出所述待处理数据对应的处理结果。
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