论文部分内容阅读
近年来,表现出极其优越性能的神经网络算法对硬件算力的要求逐渐提高.在一些低功耗场景如星载系统中,拥有可编程重构、高并行等特性的FPGA是神经网络算法较为合适的硬件加速平台.为了解决传统神经网络硬件加速器设计中片内资源消耗大、各功能模块耦合性高等问题,设计实现了一套专用AI指令集并应用在了基于FPGA的神经网络加速器的设计中.文章首先介绍了该指令集的设计方案.整个指令集由指令寄存器、指令解释器、指令转发模块、内存管理单元和多个模块构成.通过该指令集可实现对不同模块的复用,降低模块之间的耦合性.并以YOLOV