CNN FPGA加速器实现指南
项目概述
本项目专注于小型CNN(FPGA加速器实现)，旨在教育和引导开发者理解如何将深度学习中的卷积神经网络(CNN)算法高效地从软件移植到FPGA硬件上。通过结合 TensorFlow 2 (TF2) 的强大软件生态系统和 Verilog 的硬件描述能力，本项目展示了完整的软硬件协同设计流程。适合对深度学习加速器感兴趣的电子工程师、AI研究人员以及希望深入学习FPGA应用的同学。
核心特点
- 端到端学习: 软件部分基于TF2实现模型训练，支持权重导出至Python环境。
- 硬件实现: 纯Verilog HDL编写，确保了高度的可读性和参数化配置，便于根据性能需求调整（速度与面积优化）。
- 参数化设计: 权重经过量化后存于片上RAM，灵活性强，适配不同的FPGA芯片。
- 开发工具: 使用Xilinx Vivado进行综合与实现，适用于广泛的FPGA开发场景。
工程结构与资源占用
工程结构概览
包含详细的模块划分，易于理解和自定义，提供基本的TestBench用于验证。
硬件资源评估
在Artix-7 FPGA (XC7A200T) 上的部署，展示了一个平衡速度与资源使用的案例。
网络结构与配置
- 示例网络: 输入尺寸28x28x1，简洁明了，适合入门级FPGA加速器学习。
- 可配置层: 卷积层和池化层允许参数调整，以适应不同应用场景和性能目标。
性能指标
- 推理延时: 对单张图像的处理时间大约50微秒(μs)，展现高速处理能力。
包含内容
项目涵盖以下资料：
- 软件代码：TF2脚本用于模型训练及权重导出。
- 硬件代码：完整的Verilog源代码，包括所有加速器逻辑。
- 测试案例：验证硬件功能的TestBench。
- 配置指南：帮助用户根据特定需求调整硬件参数。
开始探索
通过本项目，您不仅可以掌握CNN在FPGA上的实现技术，还能深入了解软硬件协同设计的核心原理。适合FPGA新手到进阶者的深度学习硬件加速实践之旅。立即开始，开启您的深度学习硬件加速探索之路！
请注意，上述提到的图片描述用于示意，实际操作时请参考项目中提供的具体文件和文档。