支持半精度浮点数的卷积神经网络FPGA实现

本专栏围绕轻量化卷积神经网络的FPGA加速需求以半精度浮点数为核心数据格式完成算法优化、硬件设计、系统集成与实验验证全流程研究。针对手写数字识别场景对经典LeNet5模型开展结构简化与参数压缩剔除冗余全连接层调整卷积通道数量在保持 98.16% 识别精度的基础上将模型参数量降低约96%大幅降低硬件部署压力。设计卷积层、激活层、池化层、全连接层的RTL模块化实现方案全程采用参数化、流水线与并行计算策略有效提升运算效率与硬件资源利用率。完成半精度浮点数加法器、乘法器的RTL设计与时序优化构建基于对称量化的INT8权重存储与FP16推理计算混合精度通路将权重存储开销缩减至全精度方案的四分之一同时保证推理精度损失可忽略。采用脉动阵列作为卷积运算核心架构搭配直接内存访问与乒乓存储机制优化权重加载与数据流动流程。依次完成卷积、激活、池化、全连接层的模块化RTL设计各模块均采用参数化与流水线技术实现数据通路无缝衔接。