CNN加速器IP.

快速实施机器学习推理

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利用FPGA并行处理的功率实现CNN。此IP使您可以实现自己的自定义网络或使用其他人发布的许多常用网络。

我们的IP提供了调整加速引擎数量的灵活性。通过调整引擎的数量和分配的内存，用户可以使用FPGA的能力进行操作速度，以获得其应用程序的最佳匹配。

CNN加速器IP与该CNN加速器IP配对格子神经网络共同工具。编译器带有网络开发的公共机器学习框架，分析资源使用，模拟性能和功能，以及CNN加速器IP的编译。

  • 按格式NN编译器工具生成的每个命令序列执行一系列计算
  • bob电子竞技俱乐部支持常用的NN模型，例如MobileNet V1 / V2，Resent，SSD和VGG
  • 可配置的位宽度（16位，8位，1位）
  • 资源和性能之间的权衡可配置资源使用
  • 利用内部和外部内存资源并管理访问以优化性能
格子Sensai.

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框图

性能和规模

ECP5性能和资源利用率1
卷积发动机的数量 Blob的内部存储数量 寄存器 luts. 切片 块公羊 CLK F.最大限度（MHz）2
1 2 3607 4829. 3601. 25. 150.218
4. 8. 9064 13661 9890 76. 144.509
8. 16. 16482 25889. 18456 144. 121.892.

1.使用格子钻石3.10.0.111.0产生。使用综合工具：Synplify Pro瞄准LFE5um-85f-8bg756i。使用不同的软件版本或针对不同的设备密度或速度等级时，性能可能会有所不同。
2. F.最大限度当FPGA设计仅包含CNN Accelerator IP内核时产生。当用户逻辑添加到FPGA设计时，可以减少这些值。

订购信息

家庭 零件号 描述
ECP5. CNN-Accel-E5-U. 单一设计许可证
ECP5. CNN-ACCEL-E5-UT 网站许可证

文件

快速参考
标题 数字 版本 日期 格式 尺寸
CNN Accelerator IP用户指南
 FPGA-IPUG-02037 2.2 12/16/2020 PDF. 1.3 MB.

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