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题名时空图卷积网络的骨架识别硬件加速器设计
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作者
谭会生
严舒琪
杨威
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机构
湖南工业大学轨道交通学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第11期36-43,共8页
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基金
湖南省学位与研究生教学改革研究项目(2022JGYB183)资助。
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文摘
随着人工智能技术的不断发展,神经网络的数据规模逐渐扩大,神经网络的计算量也迅速攀升。为了减少时空图卷积神经网络的计算量,降低硬件实现的资源消耗,提升人体骨架识别时空图卷积神经网络(ST-GCN)实际应用系统的处理速度,利用现场可编程门阵列(FPGA),设计开发了一个基于时空图卷积神经网络的骨架识别硬件加速器。通过对原网络模型进行结构优化与数据量化,减少了FPGA实现约75%的计算量;利用邻接矩阵稀疏性的特点,提出了一种稀疏性矩阵乘加运算的优化方法,减少了约60%的乘法器资源消耗。经过对人体骨架识别实验验证,结果表明,在时钟频率100 MHz下,相较于CPU,FPGA加速ST-GCN单元,加速比达到30.53;FPGA加速人体骨架识别,加速比达到6.86。
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关键词
人体骨架识别
时空图卷积神经网络(ST-GCN)
硬件加速器
现场可编程门阵列(FPGA)
稀疏矩阵乘加运算硬件优化
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Keywords
human skeleton recognition
spatiotemporal graph convolutional neural network(ST-GCN)
hardware accelerator
field programmable gate array(FPGA)
hardware optimization of sparse matrix multiplication and addition
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分类号
TN791
[电子电信—电路与系统]
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题名含分布式电源的配电网潮流快速直接算法
被引量：26
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作者
王建勋
吕群芳
刘会金
高丽萍
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机构
武汉大学电气工程学院
河南省电力公司洛阳供电公司
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出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期17-21,共5页
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文摘
提出一种可有效处理环网和分布式电源的快速直接算法,利用自然编号下的节点支路关联矩阵得到稀疏的网络层次矩阵,直接由该层次矩阵快速实现矩阵形式的前推回代。存在环网时将环路支路引入直接求解过程,无需补偿处理。内燃机、传统燃气轮机等分布式电源采用同步发电机,功率因数控制的作PQ节点,电压控制的作PV节点,采用电压控制逆变器作为并网装置的分布式电源,可作PV节点;采用电流控制逆变器作并网装置的光伏发电系统和储能系统处理为有功输出和注入电网电流恒定的PI节点;采用异步发电机并网运行的风力发电机和无励磁控制的同步发电机处理为负荷静特性节点。对IEEE多个标准算例进行仿真对比,指出环网和大多数类型分布式电源的引入并没有增大迭代次数,只有PV类型的分布式电源接入会对收敛速度产生一定的影响。
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关键词
层次矩阵
前推回代法
稀疏矩阵运算
分布式电源
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Keywords
hiberarchy matrix
back/forward sweep ration method
sparse matrix manipulation
distributed generation
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分类号
TM72
[电气工程—电力系统及自动化]
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