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基于FPGA的CNN自动代码生成设计与实现的任务书
任务书
一、任务背景
卷积神经网络(CNN)在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中得到了广泛的应用和迅猛的发展。随着CNN被应用到越来越多的领域，其算法的设计和优化也越来越重要。在这一背景下，自动化、高效率地生成CNN代码，对于这些应用的运行效率和准确性具有重要意义。同时，FPGA在加速CNN计算方面优越的性能和灵活的可编程性使得其成为CNN加速的主流方案之一。
二、任务目的
本任务的主要目的是实现一个基于FPGA的CNN自动代码生成系统，将CNN模型转化为可执行的FPGA硬件代码。通过构建CNN图形表示，加速模型的计算，并将其应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
三、任务内容
（1）研究基于FPGA的CNN加速方法和自动代码生成技术，对CNN加速的关键技术进行深入分析和研究，为CNN自动代码生成系统的实现提供技术支撑。
（2）构建CNN图形表示和CNN自动代码生成系统。CNN图形表示包括前向计算、反向传播计算和优化器等模块。CNN自动代码生成系统能够将CNN模型转化为可执行的FPGA硬件代码，包括FPGA的逻辑实现和布局布线。系统还应具备自动选择合适的优化算法和对不同的CNN模型进行定制化优化等功能。
（3）实现CNN自动化代码生成系统的相关功能，并进行测试和优化，验证其可行性和效果。
四、任务计划
本任务的计划分为以下几个阶段：
（1）文献综述和技术调研（1个月）。分析CNN加速算法的发展现状和自动代码生成技术的研究现状，调研相关的技术和工具，为后续的工作做好技术储备。
（2）设计CNN图形表示和自动代码生成系统（2个月）。构建CNN图形表示和CNN自动代码生成系统，包括前向计算、反向传播计算和优化器等模块，并将其应用到FPGA硬件上。
（3）代码实现和优化（2个月）。完成CNN自动代码生成系统的程序开发，先对其进行小规模的测试和调试，再进行大规模的实验和优化，保证系统的有效性和性能的高效性。
（4）撰写论文和报告（1个月）。对完成的任务进行总结，撰写相关的论文、报告，为后续的学术交流和技术推广提供支持。
五、任务成果
（1）CNN自动代码生成系统的软硬件设计和相关文档。
（2）硬件实现和测试数据，以证明CNN自动化代码生成系统的有效性和高效性。
（3）相关论文和报告。
六、任务要求
（1）具有计算机科学、电子工程、通信工程等相关专业的硕士或博士研究生或其他相关的专业人才。
（2）熟练掌握FPGA相关技术和CNN的优化算法，了解CNN加速的相关研究。
（3）具备较强的算法设计能力，编程能力和实验能力。
（4）良好的沟通能力，能够协同开展团队合作。