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卷积神经网络的卷积加速研究及FPGA验证的任务书 任务书 任务名称:卷积神经网络的卷积加速研究及FPGA验证 任务目标: 本任务旨在研究卷积神经网络的卷积加速算法,通过FPGA验证来实现高效运算,在计算机视觉、自然语言处理等领域得到应用。 任务内容: 1.卷积神经网络原理和普通神经网络的区别 卷积神经网络是一种特殊的神经网络,主要用于图像和语音信号识别。相比传统神经网络,卷积神经网络在保留空间信息、提取局部特征等方面有明显优势。因此,本次任务首先需要理解卷积神经网络的基本原理和普通神经网络的区别。 2.卷积神经网络中的卷积加速算法研究 卷积运算是卷积神经网络中的核心操作,也是运算量最大的部分。因此,如何提高卷积加速是卷积神经网络的研究热点之一。在本次任务中,需要深入研究卷积神经网络中的卷积加速算法,了解其原理、优缺点。 3.FPGA芯片的应用和优势 FPGA芯片是一种可编程逻辑器件,可以根据应用场景灵活配置电路,具有灵活性高、功耗低等优势,因此在计算机视觉、自然语言处理等领域得到广泛运用。在本次任务中,需要深入了解FPGA芯片的应用和优势,为后续的FPGA验证做准备。 4.基于FPGA的卷积加速验证 本次任务旨在通过FPGA验证,实现卷积神经网络卷积加速算法的高效运算。具体来说,需要选取FPGA芯片,并且实现卷积加速算法的设计和构建。在验证过程中,需要进行设计优化和性能分析等工作,以确保实现的卷积加速算法具有高效的计算能力。 5.结果分析 最后,需要对实现的卷积加速算法进行性能测试,通过比较不同算法和不同平台的计算速度、功耗等指标,分析算法的性能优劣。 任务计划: 任务开始日期:2022年1月1日 任务完成日期:2022年6月30日 任务分配: 任务组长:XXX 任务成员:XXX,XXX,XXX 任务分工: 1.XXX负责卷积神经网络原理和普通神经网络的区别部分。 2.XXX负责卷积神经网络中的卷积加速算法研究部分。 3.XXX负责FPGA芯片的应用和优势部分。 4.XXX负责基于FPGA的卷积加速验证部分。 5.所有成员需要协同合作,分析结果和撰写报告。 任务要求: 1.所有成员需要认真学习卷积神经网络相关知识,确保理论基础扎实。 2.实验结果需真实可靠,并附上详细的实验步骤和性能分析。 3.任务报告需展示研究内容、结果和分析,要求书写准确、规范、详细、清晰,同时体现团队合作精神。 4.每个成员要按照分工完成任务,并在截止日期前提交任务报告。 5.团队成员需要及时沟通交流,共同解决问题,确保任务按时完成。 参考文献: [1]KrizhevskyA,SutskeverI,HintonGE.Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2012:1097-1105. [2]LiuW,RabinovichA,BergAC.Parsenet:Lookingwidertoseebetter[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2015:486-494. [3]CaiH,ChenZ,ZhangW,etal.Fpga-basedconvolutionalneuralnetworksacceleratorwithoptimizedarchitecture[C]//2018Asia-PacificSignalandInformationProcessingAssociationAnnualSummitandConference(APSIPAASC).IEEE,2018:905-909.