想用FPGA加速神经网络，这两个开源项目你必须要了解

编程入门行业动态更新时间:2024-10-11 19:18:51

优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（十五）- 加速神经网络的必备开源项目

之前介绍的项目《优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（十四）- 使用FPGA实现LeNet-5 深度神经网络模型》最后我们分析了，纯FPGA实现神经网络的缺点，以及现在FPGA厂家的加速方案，这里引用一下：

到底纯FPGA适不适合这种大型神经网络的设计？这个问题其实我们不适合回答，但是FPGA厂商是的实际操作是很有权威性的，现在不论是Intel还是Xilinx都没有在自己传统的FPGA上推广AI，都是在基于FPGA的SoC上推广（Vitis和OpenVINO，前者Xilinx后者Intel），总结来看就是：纯 RTL 硬件设计不是AI的好选择。特别是对于大规模网络，权重和中间结果需要存储在外部存储器中。并且数据迭代器会更加复杂。设计周期长，AI相关领域迭代速度快，综上以上几点，可以很容易给你们指引一条道路。

目前主流的解决方案就是使用通用或专用处理器来做控制工作，让硬件来执行计算（加速的概念），今天就介绍两个针对以上解决方案的开源项目，这两个项目是用FPGA进行硬件加速的必备项目。