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答辩完了，放上来毕设的最后一部分内容，CNN的硬件加速。大多数论文采用的FPGA加速大多基于HLS或是OpenCL，用高级语言编写的。我没有接触过，不知道转化为底层HDL效率如何。本科学了verilog，因此还是用的verilog HDL硬件语言设计的。
传送门如下：https://github.com/hunterlew/convolution_network_on_FPGA
有两个文件夹，分别是v7-415t和v7-485t FPGA仿真实现。为了简化设计，仅仅仿真了7层的网络，并用16位有符号定点数保证精度。由于资源不同，实现上有细微差别，以保证资源够用。因为文件大小限制，只能上传verilog文件而无法上传工程。
为了权衡系统资源及计算速度，制定了以下并行策略，如图所示。首先，第一层卷积单独采用移位寄存器结构加速（可以参考相关论文，使用大量乘法器，以计算资源换取速度，实现每个周期输出一个卷积结果），其它层卷积采用纯流水线的结构（即每个通道为一个乘法器+一个加法器）。由于带宽限制，第二层卷积采用通道分组策略，排队输出，最后完成通道合并。针对两款FPGA设定不同的组数。这种策略能实现组间的资源复用，减少资源消耗。
FPGA加速还有很多优化的空间。比如流水线以及资源复用这块，可以发挥FPGA的优势；量化这块，可以采用较小位数，牺牲部分精度而换取资源和速度；裁剪这块，结合全局均值池化、1*1卷积、剪枝等参数裁剪方法，减少参数移植；卷积结构这块，可以考虑像caffe那种使用toplitz矩阵形式的卷积计算，同样是资源换取速度的方法等等。