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当前，卷积神经网络已在图像分类、目标检测等计算机视觉领域被广泛应用。然而，在前向推断阶段许多实际应用往往具有低延时和严格的功耗限制。针对该问题，采用参数重排序、多通道数据传输等优化策略，设计并实现了一种基于FPGA的SIM卷积神经网络加速器架构。以YOOV2目标检测算法为例，介绍了将卷积神经网络模型映射到FPGA上的完整流程;对加速器的性能和资源耗费进行深λ分析和建模，将实际传输延时考虑在内，缩小了加速器理论时延与实际时延的误差;改进了加速器架构中的输入和输岀模块，有效提高了总线带宽的实际利用率。实验结果表明，在 edboard上获得了30.l5GOP/s的性能，与 Xeon e5-2620CPU相比，能效是其120.4倍，性能是其7.3倍;与双核ARM-A9CPU相比，能效是其86倍，性能是其112.9倍。
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