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用于系统的在平台上的加速
VSLAMCNNFPGA
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摘要为实现视觉同步定位与建图系统中卷积神经网络在上的加速基于模型设计一种低功耗高效
FPGASuerPoint
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CNN加速器及相应的SoC系统采用循环分块数据复用计算单元展开和双缓冲策略充分利用加速器的片上资源为
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提高突发传输效率预先对权重参数重排提出Pack模块和Unack模块设计多通道数据传输用于提高传输带宽在
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,,、
Ultra96-V2FPGA平台上部署整个SoC系统在仅3W左右的功耗下实现25.63GOPS的吞吐量其BRAM效率DSP
、。
效率性能密度和功耗效率相比之前的文献有明显优势
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关键词同步定位与建图系统图像处理卷积加速数据复用并行计算突发传输软硬件协作
AccelerationofCNNforVSLAMsstemonFPGAlatform
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AbstractTorealizetheaccelerationofconvolutionalneuralnetworkinvisualsimultaneouslocalizationandmainsstemon
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FPGAalow-owerandefficientCNNacceleratoranditscorresondinSOCsstemweredesinedbasedonSuerPointmodel.
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Lootilindatareusearallelcomutationanddoublebufferstrateieswereadotedtomakefulluseoftheon-chiresources.
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,
Toimrovethebursttransmissionefficienctheweihtarameterswererearranedinadvance.Packmoduleandunack
pygpgp
,
modulewereroosedandmulti-channeldatatransmissionwasdesinedtoimrovethedatabandwidth.ThewholeSoCsstem
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