电商 硬件 软件定制 案例

在这个项目中，我们三人一组，主要实现的功能是利用Vivado软件操作平台在ZedBoard-zynq-7000c484开发板平台上实现卷积神经网络算法优化的目标。 通过上述优化，在相同硬件资源条件下，最终实现的运算速度比传统计算快183倍，比硬件优化方法快20%。这个项目获得了全国集成电路创新创业大赛二等奖。 我们的总体设计方法是这样的，首先在 C++平台上实现卷积核算法和反卷积算法，然后通过 vivado HLS 仿真进行总线带宽、pipeline、内部缓存、计算单元等方面硬件的优化，仿真波形和实际相符后，生成相应的 IP 核，vivado 导入 IP 核和 zynq7000 进行实物仿真，经过验证正确后烧入 fpga。图像从电脑端通过串口输入开发板，由于片内缓存不足以一次性存储1024个channel的150*150的图像，所以采用动态缓存的办法，Zynq 边对图像进行卷积处理，边从特征 cache 读取图像数据，一个 channel 处理完成后立即输出至 SDSDRAM（输出数据量较小），并空出相应的缓存资源供后续 channel的图像使用。我们将开发板的 8 个 LED 设置为输出结果，板上运行时，可通过 LED判断输出波形。