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面向在轨高效实时图像处理的二值权重沙漏网络加速器设计
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作者 程利甫 徐炜莉 +2 位作者 赵启义 段欣欣 蒋仁兴 《上海航天(中英文)》 CSCD 2021年第4期52-59,共8页
为了实现在轨高速实时图像处理,提出了基于多级预测校准机制及查找表方法的二值权重沙漏网络加速器。首先,提出了一种计算架构来统一支持二值权重及多位宽权重卷积计算;其次,提出了多级预测模型来实现可变精度的高效卷积,基于这2种方法... 为了实现在轨高速实时图像处理,提出了基于多级预测校准机制及查找表方法的二值权重沙漏网络加速器。首先,提出了一种计算架构来统一支持二值权重及多位宽权重卷积计算;其次,提出了多级预测模型来实现可变精度的高效卷积,基于这2种方法可以将网络的计算量降低77.4%,推理速度提升2.3倍。本文针对残差模块中跳转连接造成的存储访问问题,提出了基于模块计算的流水架构,使得片上存储需求及访存操作分别降低了60%和31%,最终在28 nm工艺下完成了硬件后端设计以及性能分析,该加速器的面积为0.7 mm^(2)。在500 MHz工作频率下,功耗为117 mW,功耗效率达到10.15 TOPS/W,与当前主流二值加速器相比提升2个数量级以上。 展开更多
关键词 在轨图像处理 沙漏网络 查找表 残差模块 加速器
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基于误差模型的权重二值神经网络近似加速 被引量:1
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作者 朱新忠 程利甫 +2 位作者 吴有余 林闽佳 胡汝豪 《上海航天(中英文)》 CSCD 2021年第4期25-30,共6页
针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法。在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效。... 针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法。在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效。最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系统的最终精度。结果表明:该模型可以准确地预测系统精度,与仿真结果对比,相对误差在2.05%~3.07%。该模型预测用于指导相应软硬件的设计优化,可大幅提高设计的迭代速度。 展开更多
关键词 近似计算 近似加法器 高能效计算 统计误差模型 权重二值化神经网络
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多通道并行可程控遥感数据采集系统 被引量:2
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作者 白玉 李欣欣 +2 位作者 王豪 程利甫 刘建锋 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期27-31,36,共6页
针对以往微波成像仪中的多通道采集系统只能顺行采集数据,不能控制通道采集起始时间和采样间隔的问题,提出了多通道并行可程控遥感数据采集系统.该系统在硬件上采用多个通道完全并行采集,通过现场可编程门阵列(FPGA)控制,当接收外界注... 针对以往微波成像仪中的多通道采集系统只能顺行采集数据,不能控制通道采集起始时间和采样间隔的问题,提出了多通道并行可程控遥感数据采集系统.该系统在硬件上采用多个通道完全并行采集,通过现场可编程门阵列(FPGA)控制,当接收外界注数指令后,实现遥感采集的起始时间可调和采样时间间隔可变的功能.试验结果表明,该采集系统能够同时控制多路通道并行采集、采样时间可控的功能,并且采样的信号稳定,精度达到毫伏级别. 展开更多
关键词 遥感数据采集系统 多通道并行 采样起始时间可调 采样间隔可变
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抗辐照通用扩展SiP芯片设计 被引量:2
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作者 毛臻 程利甫 +1 位作者 蒋长顺 马加林 《遥测遥控》 2021年第5期121-126,共6页
研究微小卫星综合电子系统的SiP技术实现方法。首先介绍微小卫星综合电子系统结构的组成和采用SiP技术的必要性,然后对综合电子系统进行功能模块划分,并对其通用扩展模块进行详细的SiP设计,包括抗辐照器件选型、原型验证、SiP原理图、... 研究微小卫星综合电子系统的SiP技术实现方法。首先介绍微小卫星综合电子系统结构的组成和采用SiP技术的必要性,然后对综合电子系统进行功能模块划分,并对其通用扩展模块进行详细的SiP设计,包括抗辐照器件选型、原型验证、SiP原理图、基板管壳一体化设计、建模仿真、制造加工、实装测试验证等,通过SiP技术实现了一种星载综合电子系统中通用扩展SiP芯片产品,经过实际验证测试,在保证模块功能和性能的前提下,整体模块重量从230 g减轻到48 g,体积由180 mm×130 mm×17 mm减小到46 mm×46 mm×8 mm,很好地满足了星载功能模块小型化、轻量化设计需求。 展开更多
关键词 微小卫星 微系统 抗辐照 通用扩展
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面向舰船检测的神经网络加速器设计
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作者 肖奇 程利甫 +2 位作者 蒋仁兴 柳宜川 王琴 《制导与引信》 2020年第3期11-17,45,共8页
针对卫星遥感图像的舰船目标检测需求,设计了基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)加速器。运算单元采用多层次并行化结构,底层采用乘法器级并行结构,使用行缓存... 针对卫星遥感图像的舰船目标检测需求,设计了基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)加速器。运算单元采用多层次并行化结构,底层采用乘法器级并行结构,使用行缓存单元优化数据流;顶层采用模块级并行结构,可灵活调整输出通道的并行度。针对片外数据访问延时高的问题,提出了基于FPGA块随机存储器(Block Random Access Memory,BRAM)的阵列式片上数据缓存单元,保证数据的实时读取和数据流的灵活分配。实验结果表明:加速器移植到Xilinx KC705开发平台,工作频率达100 MHz,平均吞吐率为217 GOPS,能效比为86.8 GOPS/W,对连续遥感舰船图像的检测速率可达105帧/秒。 展开更多
关键词 舰船目标检测 卷积神经网络加速器 现场可编程门阵列 并行计算
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