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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种可重构DW卷积和普通卷积的FPGA实现方法及其加速器，属于计算机领域。该方法包括以下步骤：对FPGA部署卷积神经网络模型时，进行输入特征图的数据重排和权重数据重排；采用数据切片重排，一次将一个切片中的数据存储到FPGA的片上存储中。本发明的方法旨在通过ARM上权重排序程序的简单修改即可完成DW卷积和普通卷积在FPGA上的融合，且不需要再对FPGA上部署的加速器做更多的修改。即在不额外增加任何FPGA硬件资源的情况下，将DW卷积融合到针对普通卷积设计的加速器中。
主权项：1.一种可重构DW卷积和普通卷积的FPGA实现方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：对FPGA部署卷积神经网络模型时，进行输入特征图的数据重排和权重数据重排；采用数据切片重排，一次将一个切片中的数据存储到FPGA的片上存储中；对于输入特征图数据的重排，将输入通道切成in_cp个切片，in_c代表所有的输入通道数，p代表一个输入通道切片中的输入通道数量，同时p为高位宽传输模式下单个周期传输的数据个数；在传输一个切片时，首先按照输入通道为维度依次传输完所有通道相同位置的数据，之后再传输下一个位置所有通道中的数据；对于权重数据重排，其以输入切片通道数*输出切片通道数个卷积核为单位，先以输入切片通道为维度，将与输出切片中第一个通道所对应各卷积核的第一个权重依次取出；再依次取出输出切片中的第二个通道所对应各卷积核的第一个权重，直至遍历完所有输出通道，最后再遍历kernel_size，将对应切片的所有权重输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 可重构DW卷积和普通卷积的FPGA实现方法及其加速器
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