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A Review of FPGA-Based Custom computing Architecture for Convolutional Neural Network Inference

Chinese Journal of Electronics 2021年第1期30卷 1-17页

作者： PENG Xiyuan YU Jinxiang YAO Bowen LIU Liansheng PENG Yu School of Electronics and Information Engineering Harbin Institute of Technology

Convolutional neural network(CNN)has been widely adopted in many tasks. Its inference process is usually applied on edge devices where the computing resources and power consumption are *** present, the performance of general processors cannot meet the requirement for CNN models with high computation complexity and large number of parameters. Field-programmable gate array(FPGA)-based custom computing architecture is a promising solution to further enhance the CNN inference *** software/hardware co-design can effectively reduce the computing overhead, and improve the inference performance while ensuring accuracy. In this paper, the mainstream methods of CNN structure design, hardwareoriented model compression and FPGA-based custom architecture design are summarized, and the improvement of CNN inference performance is demonstrated through an example. Challenges and possible research directions in the future are concluded to foster research efforts in this domain.

关键词： inference mechanisms computing resources hardware-oriented model compression CNN structure design computing overhead convolutional neural nets electronic engineering computing field-programmable gate array-based custom computing architecture computation complexity FPGA-based custom computing architecture design computational complexity convolutional neural network inference CNN inference performance power consumption field programmable gate arrays

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