【摘 要】
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）在图像识别、路径规划、运动检测等领域有着广泛的应用,并为这些领域的快速发展做出了极大的贡献。目前,CNN在实际应用中大多采用中央处理器（Central Processing Unit,CPU）或者图像处理器（Graphics Processing Unit,GPU）平台来实现。然而,实际应用对性能、成本和功耗等都有特定
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）在图像识别、路径规划、运动检测等领域有着广泛的应用,并为这些领域的快速发展做出了极大的贡献。目前,CNN在实际应用中大多采用中央处理器（Central Processing Unit,CPU）或者图像处理器（Graphics Processing Unit,GPU）平台来实现。然而,实际应用对性能、成本和功耗等都有特定的要求,CNN具有数据量大、计算量大和前后层之间无数据反馈的特点。目前,有一种CNN实现方案逐渐兴起,即采用卷积神经网络加速器（Convolutional neural network accelerator,CNNA）来实现,该方法具有成本小、速度快、功耗较低等优点,因此具有广阔的应用前景。通过分析CNN的算法特点,本文设计了一套自定义的第五代精简指令集（Reduced Instruction Set Computing Five,RISC-V）的扩展指令集和相应的CNNA。主要研究内容如下:首先对现有卷积层结构进行了分析对比,如加法树、脉动阵列还有本文使用的卷积层结构等。根据不同并行方式进行卷积操作,以此对不同的并行方式的优势劣势进行评估并确定本方案的设计指标。然后设计了CNNA中各个模块的核心结构。（1）设计出一种多通道复用,没有卷积核大小限制的处理单元（Process Element,PE）结构;（2）设计了一种专用于CNNA的直接存储访问（Direct Memory Access,DMA）,该DMA利用运算时间掩盖数据变形时间,且支持外部处理器读取内存中的数据;（3）设计了池化单元,该单元通过特别的读取数据方式和使能信号设计,为后续支持的stride参数变化预留了空间。最后,本文设计了一套专用于CNN计算的RISC-V指令集。针对CNN的计算特点和常用的操作,本文设计了相应的指令不仅减少了读取指令的数量和指令之间取数据的时间,还提高了运算效率。本文使用仿真和现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）共同对CNNA进行性能测试,本文的CNNA虽然在某些性能上指标上略低于芯原公司的CNNA产品VIP9000,但其处理面积却要小一些。
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