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基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块设计与实现
被引量：
4
1
作者
李放
曹健
+4 位作者
李普
谢豪
赵雄波
王源
张兴
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1035-1041,共7页
为解决基于深度学习目标检测模型规模大、在边缘设备上难以部署的问题,以YOLO目标检测模型为例,设计实现基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块。该系统使用剪枝、量化后的压缩模型,在FPGA实现神经网络前向推理加速,在ARM中实现加速...
为解决基于深度学习目标检测模型规模大、在边缘设备上难以部署的问题,以YOLO目标检测模型为例,设计实现基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块。该系统使用剪枝、量化后的压缩模型,在FPGA实现神经网络前向推理加速,在ARM中实现加速器调度。实验结果表明,部署至Xilinx ZCU102开发板上,该模块在200 MHz工作频率下,平均计算性能达到425.8 GOP/s,推理压缩模型速度达到30.3 fps,模块功耗为3.56 W,证明该加速模块具备可配置性。
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关键词
深度学习
目标检测
模型剪枝量化
异构平台
边缘计算
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职称材料
题名
基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块设计与实现
被引量：
4
1
作者
李放
曹健
李普
谢豪
赵雄波
王源
张兴
机构
北京大学软件与微电子学院
北京航天自动控制研究所
北京大学集成电路学院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1035-1041,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFE0203801)资助。
文摘
为解决基于深度学习目标检测模型规模大、在边缘设备上难以部署的问题,以YOLO目标检测模型为例,设计实现基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块。该系统使用剪枝、量化后的压缩模型,在FPGA实现神经网络前向推理加速,在ARM中实现加速器调度。实验结果表明,部署至Xilinx ZCU102开发板上,该模块在200 MHz工作频率下,平均计算性能达到425.8 GOP/s,推理压缩模型速度达到30.3 fps,模块功耗为3.56 W,证明该加速模块具备可配置性。
关键词
深度学习
目标检测
模型剪枝量化
异构平台
边缘计算
Keywords
deep learning
object detection
model pruning and quantization
heterogeneous platform
edge computing
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN791 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块设计与实现
李放
曹健
李普
谢豪
赵雄波
王源
张兴
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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