基于FPGA的低功耗低资源的BP神经网络推理加速器设计.pdf

本篇文档介绍了一种基于FPGA（现场可编程门阵列）平台，针对BP神经网络的低功耗低资源推理加速器的设计。BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，因能通过反向传播算法进行有效的学习而得名。文档主要讨论了BP神经网络在小数据量预测和非线性拟合等应用场景下的优势，并指出其结构简单、计算量小的特点非常适合低功耗和资源敏感的嵌入式应用场景。 文档的核心内容包括以下几个方面： 1. FPGA平台的选择：FPGA是一种可以通过编程配置来实现特定硬件功能的集成电路。其可编程特性使得FPGA非常适合用于加速特定算法的执行，尤其是那些计算密集型且需要快速响应的应用场景。在BP神经网络的硬件加速中，FPGA的可重配置性、高并行度和低功耗特性都是设计推理加速器的关键优势。 2. 低功耗设计：低功耗设计是嵌入式系统设计中的重要考量点。为了实现低功耗，文档中提出了通过定点化、分段拟合逼近、模块复用等方法来减少功耗和资源消耗。定点化是指将浮点运算转换为定点数运算，这可以减少所需的计算资源并提高运算速度。分段拟合逼近可能指的是将复杂的激活函数或误差函数用分段线性函数来近似，降低计算复杂度。模块复用则是指设计时重用计算模块，以减少硬件资源的消耗。 3. 硬件实现的关键点：BP神经网络的硬件实现涉及将训练好的网络模型部署到FPGA上进行推理计算。这需要对网络的前向传播过程有深入理解，包括各层之间的数据流动、权重的存储方式以及激活函数的实现等。文中提到，在硬件端只需加速前向推理过程，而参数更新则在训练阶段使用软件（如MATLAB或TensorFlow）完成。 4. 应用场景与效果评估：文档指出小型BP神经网络适合于数据量小、吞吐量不高的场景，如智能传感器的校准和故障诊断等。为了满足实际应用需求，设计的加速器在精度上应保持可控，系统最大误差控制在0.0018，功耗为0.286W，逻辑资源消耗约占FPGA资源的10%。这些指标表明，设计的加速器可以满足嵌入式系统对低功耗和资源敏感的需求。 5. 技术背景与作者信息：文档最后介绍了作者的研究方向为集成电路设计，并提供了作者所属学院和联系方式等信息。 本篇文档详细论述了基于FPGA设计的BP神经网络推理加速器的关键技术和设计方法，并对加速器的性能进行了评估。这为今后在低功耗、实时性要求高的嵌入式系统中应用BP神经网络提供了重要的参考和指导。