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发明授权
一种基于FPGA的AI芯片神经网络加速方法有权

公开(公告)号：CN113392973B

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202110709462.0

申请日：2021-06-25

申请人： 广东工业大学(CN)

发明人： 李贺 , 李柔仪 , 朱璟 , 余荣 , 谭北海 , 蔡健苹 , 韩晓岚

IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于FPGA的AI芯片神经网络加速方法，在训练YOLO网络时进行量化训练，将神经网络的浮点算法转换为定点，大大减少内存的占用，提升计算速度及带宽，达到降低功耗的效；采用HLS开发方式基于Darknet框架快速生成YOLO卷积神经网络加速器IP核，同时对卷积计算进行了变换，大大减少了计算量级；卷积计算消耗的乘法器资源大大减少，同时在保证高精度的基础上，FPGA的硬件资源利用率大大提高，大幅度降低了计算产生的功耗。