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高性能YOLOv3-tiny嵌入式硬件加速器的混合优化设计
- 作 者:
-
谭会生;
肖鑫凯;
卿翔;
- 作者机构:
-
湖南工业大学轨道交通学院;
- 关键词:
-
硬件混合优化;
YOLOv3-tiny网络;
硬件加速器;
数据复制上采样;
异构平台;
动态配置架构;
- 期刊名称:
- 半导体技术
- i s s n:
- 1003-353X
- 年卷期:
-
2025 年
50 卷
001 期
- 页 码:
- 55-63
- 摘 要:
-
为解决在嵌入式设备中部署神经网络受算法复杂度、执行速度和硬件资源约束的问题,基于Zynq异构平台,设计了一个高性能的YOLOv3-tiny网络硬件加速器。在算法优化方面,将卷积层和批归一化层融合,使用8 bit量化算法,简化了算法流程;在加速器架构设计方面,设计了可动态配置的层间流水线和高效的数据传输方案,缩短了推理时间,减小了存储资源消耗;在网络前向推理方面,针对卷积计算,基于循环展开策略,设计了8通道并行流水的卷积模块;针对池化计算,采用分步计算策略实现对连续数据流的高效处理;针对上采样计算,提出了基于数据复制的2倍上采样方法。实验结果表明,前向推理时间为232 ms,功耗仅为2.29 W,系统工作频率为200 MHz,达到了23.97 GOPS的实际算力。
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