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FPGA實現神經網絡卷積層的硬件加速：權重壓縮與計算單元復用
在邊緣計算與嵌入式AI領域，FPGA憑借其可重構性與并行計算優(yōu)勢，成為卷積神經網絡（CNN）硬件加速的核心載體。然而，傳統(tǒng)CNN模型參數量龐大，直接部署會導致FPGA資源耗盡與功耗激增。本文聚焦權重壓縮與計算單元復用兩大核心技術，結合Verilog代碼實現與工程案例，探討FPGA實現高效卷積層加速的解決方案。
在邊緣計算與嵌入式AI領域，FPGA憑借其可重構性與并行計算優(yōu)勢，成為卷積神經網絡（CNN）硬件加速的核心載體。然而，傳統(tǒng)CNN模型參數量龐大，直接部署會導致FPGA資源耗盡與功耗激增。本文聚焦權重壓縮與計算單元復用兩大核心技術，結合Verilog代碼實現與工程案例，探討FPGA實現高效卷積層加速的解決方案。
