FPGA 实现 CNN 神经网络加速：手写字硬件加速
摘要：
本文介绍了基于 FPGA（Field-Programmable Gate Array）的 CNN（Convolutional
Neural Network）神经网络加速方案，以实现手写字的硬件加速。该方案采用 FPGA 的 Artix-7
系列器件，并通过纯 Verilog 语言进行编写，实现了神经网络的各个层次，包括卷积层、全连接层
、池化层和 softmax 层。同时，本方案使用 OV5640 摄像头的 DVP 接口，实现手写字识别功能，并
有效减轻误识别问题。值得一提的是，该项目完全基于传统 FPGA 逻辑资源，无需使用 ARM 核。
1. 简介
随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，神经网络的加速成为一项重要的技术需求。传统的软件
实现方式往往对计算资源的要求较高，难以满足实时性和效率的需求。而 FPGA 作为一种可重构的硬
件平台，具有高度并行性、低功耗和低延迟等优势，因此被广泛应用于神经网络加速领域。
2. FPGA 和 CNN 简介
2.1. FPGA
FPGA 是一种可编程逻辑器件，具有可重构性的特点。通过硬件描述语言对 FPGA 进行编程，可以实
现各种不同的逻辑功能，从而满足不同应用的需求。
2.2. CNN
CNN 是一种前馈神经网络，广泛应用于图像和语音识别等领域。与传统的神经网络相比，CNN 具有权
值共享、局部连接和池化等特点，能够有效地减少参数数量和计算量。
3. 硬件实现方案
本方案采用 FPGA 的 Artix-7 系列器件，这是一种中等规模的 FPGA，具有适度的逻辑资源和存储资
源。通过纯 Verilog 语言的编写，实现了手写字识别的神经网络加速功能。
3.1. 系统架构
本系统采用了通用的卷积神经网络架构，包括卷积层、全连接层、池化层和 softmax 层。其中，卷
积层和全连接层采用了基于滑动窗口的计算方式，池化层采用了最大池化算法。
3.2. OV5640 摄像头接口
为了实现手写字识别功能，本系统使用了 OV5640 摄像头的 DVP（Digital Video Port）接口。
通过该接口，可以将摄像头采集到的图像数据传输到 FPGA 进行处理。
4. 神经网络加速实现
4.1. 卷积计算
卷积层是神经网络中最关键的一层，其计算量较大。本系统通过对卷积操作进行高效的并行计算，利
用 FPGA 的并行计算能力，提高了计算效率。
