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基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究
基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究
摘要：
深度卷积神经网络（DCNN）在许多计算机视觉任务中取得了卓越的成绩。然而，由于DCNN模型的高计算和存储复杂度，导致在资源受限的嵌入式设备上应用受到限制。因此，对DCNN模型进行压缩优化是至关重要的。本文针对基于FPGA的DCNN加速器设计提出了一种深度卷积神经网络优化压缩算法，旨在提高压缩率的同时减少计算和存储开销，以实现高效的神经网络运行。
第一部分：引言
由于深度神经网络在图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中的广泛应用，DCNN的计算和存储复杂度对于嵌入式设备来说是不可忽视的。所以对DCNN模型进行压缩是一种重要的优化策略。FPGA作为一种高度可定制的硬件平台，提供了较高的并行性和低功耗的优势，成为加速DCNN模型的理想选择。本文旨在提出一种基于FPGA的DCNN加速器设计，通过优化压缩算法来降低计算和存储开销，提高神经网络运行的效率。
第二部分：相关工作
目前，有许多关于DCNN模型压缩优化的研究。一种常见的方法是通过稀疏化参数来减少模型的存储需求。例如，使用低秩矩阵分解等技术可以减少参数矩阵的维度。另一种方法是使用量化来降低各层参数的位宽，以减少存储量和计算量。此外，还有通过剪枝神经网络来减少冗余参数的方法。虽然这些方法在一定程度上降低了DCNN模型的复杂度，但仍然不能达到在资源受限设备上高效运行的要求。因此，我们需要进一步探索有效的压缩算法。
第三部分：DCNN压缩优化算法
为了提高DCNN模型的压缩率，本文提出了一种基于张量分解的压缩算法。首先，采用张量分解技术将参数矩阵分解为多个小尺寸的子矩阵，减少了参数的存储需求。然后，通过量化子矩阵来降低参数的位宽，进一步减少存储量和计算量。最后，使用剪枝算法去除冗余的参数，提高DCNN模型的稀疏性。通过这些优化算法，可以显著提高DCNN模型的压缩率，并减少计算和存储开销。
第四部分：FPGA加速器设计
基于上述的优化压缩算法，本文设计了一种基于FPGA的DCNN加速器。首先，利用FPGA的并行计算优势，加速DCNN的前向传播计算。然后，使用FPGA的可编程逻辑资源存储DCNN模型的参数矩阵，降低存储开销。最后，通过FPGA的片上存储器和位宽可配置性，实现高效的量化计算，减少计算开销。实验证明，该加速器能够在资源受限的设备上高效运行压缩优化的DCNN模型。
第五部分：实验结果与分析
通过与其他DCNN压缩算法进行比较，实验结果表明，本文提出的压缩优化算法能够在保持准确性的同时显著降低计算和存储开销。与传统方法相比，基于FPGA的加速器能够提供更高的加速比和更低的功耗。此外，使用张量分解等优化算法可以进一步提高压缩率，减少参数矩阵的存储需求。
第六部分：结论
本文研究了基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法，提出了一种基于张量分解的压缩算法，并设计了相应的FPGA加速器。实验结果表明，该算法能够有效降低计算和存储开销，提高DCNN模型的压缩率。未来的工作可以进一步探索其他优化方法，并在更广泛的应用场景中评估该算法的性能。
参考文献：
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关键词：深度卷积神经网络、FPGA、压缩优化、张量分解、加速器设计