型号:


FDNN是加速科技推出的基于FPGA可配置深度学习网络加速引擎,它为基于FPGA的AI产品开发搭建了一个整体灵活、高效的软硬件开发环境,能够极大地简化基于FPGA的深度学习研究、缩短深度学习网络FPGA实现的研发周期。SC-FDNN可以广泛应用于深度学习、机器视觉、边缘计算等领域。



系统架构

FDNN可配置神经网络












三层模型产品解决方案

FDNN可配置神经网络











为了满足不同客户的需求,SC-FDNN提供三个层次的深度学习加速IP:L1/L2/L3。加速科技FPGA 深度学习计算加速解决方案 由L1~L3 三个层次的深度学习算法IP和接口IP以及对应的配套软件工具组成。



L1层的算法IP

该层级主要实现深度学习的基本算子:卷积、池化、全连接、非线性函数。

支持5x5,3x3,1x1的卷积(卷积核大小支持配置);

支持最大值池化(Max Pooling)和平均值池化(Average Pooling);

支持全连接,支持激活函数可配置,支持Sigmoid,Tanh,Relu,Relu6,Leakyrelu,ELU等选项。

L1层仅完成核心算子的加速,提供对应的SDK接口、用于算子的调用;用户层软件需要控制计算流程,对数据输入和计算结果数据进行处理。该层灵活性最大,客户可根据自己的需要来实现任意深度学习模型;由于存在频繁的数据交互和过程调用,因而该层加速比相对较低。

 


L2层的可配置FDNN处理器

L2实现参数可配置的CNN处理器,包括基本算子和调度器都在FPGA内部实现;这些实现对用户是透明的,用户只需先将在具体模型网络(例如Tensorflow)下得到的训练结果文件转换成FDNN的模型所定义的格式,再通过SDK 就可以将具体的算法在高性能的FPGA硬件系统上实现。本层保持较大的灵活性,同时兼顾高性能的计算加速。

 


L3层的高性能神经网络算法IP

L3层实现全定制的加速网络,性能非常高,支持网络模型参数配置。已实现的常见各种模型包括:VGG16、Lenet、YoloV2、Darknet19、Resnet、LSTM、DNN等。


FDNN可配置神经网络



时间: 2019 - 07 - 03
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背景介绍

MUSIC算法是经典的空间谱估计算法,实现波达方向(DOA)估计的相关应用。在电子侦察和电子对抗等对实时性要求严格的领域中,实现该算法将对提升整体装备的性能具有重大的意义,但如何移植到平台实现并满足系统的响应处理速度,成为了设计者颇为头疼的问题。整个MUSIC算法计算复杂度和灵活度都很大,而且电子对抗系统都有浮点处理的要求,对系统移植需要有很强的开发能力与工程化的团队。加速云采用基于FPGA的浮点技术,将算法移植到FPGA中实现了基于MUSIC算法的DOA空间谱估计。全部算法极大提升了MUSIC算法的实时性,相比于传统实现,具有5倍左右的性能提升。


多重信号分类算法(MUSIC)













实现方案

多重信号分类算法(MUSIC)

























系统规格

多重信号分类算法(MUSIC)












性能指标

多重信号分类算法(MUSIC)
















方案优势 

比起传统算法,MUSIC算法的FPGA实现具有如下显著特点: 

1. 性能高(比TI的DSP处理器实时性强,性能提升了5倍左右);

2. 功耗低、集成度高、灵活性强;

3. 能够突破阵列的瑞利限; 

4. 能适应多信号、小角度、低信噪比等复杂环境; 

5. 方向入射相干信号,能有效对抗诱饵干扰; 

6. 算法灵活,易于改进,且适用于无源设备



案例介绍

加速科技参与并完成了XX研究所的干扰角度超分辨定位(MUSIC)算法实现,此项目为型号类项目;加速科技负责算法的评估、FPGA实现,解决了客户在遇到实时高维数矩阵运算的问题。客户之前用FT 6678 DSP上进行了开发,一直无法用基于 Xilinx®FPGA V7平台实现;加速科技通过将整个算法移植到FPGA,大大地提高了有源相控阵雷达在对抗干扰方面的性能。




时间: 2019 - 07 - 03
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