README

• Computer 1에서 Quartus v16.0.0을 사용하여 Open DE5Net_Conv_Accelerator/DE5Net_Conv_Accelerator.qsf를 실행합니다.

  • Qsys System mem_system을 생성합니다.
  • 전체 컴파일(Full Compilation)을 수행합니다.
  • Computer 2에 설치된 HOST 컴퓨터의 FPGA 장치에 USB-Blaster 케이블을 통해 Computer 1을 사용하여 프로그래밍합니다. 참고: 이 과정은 호스트 컴퓨터 커널을 리셋시키고 자동으로 재부팅되게 합니다. 진행하기 전에 모든 작업을 저장해 주십시오.
  • FPGA 보드와 PCIe 링크를 학습(train)하려면 호스트 컴퓨터를 재부팅해야 합니다.

• HOST PC(Computer 2)에 PCI-Express linux 드라이버를 설치합니다.

  • 위에서 언급된 대로 FPGA를 프로그래밍하고 재부팅한 후에 설치를 수행합니다.
  • README에 제시된 설치 지침을 따릅니다.

• 데이터 전송에 대한 지침은 Using the User Application pdf를 참조하십시오.

본 프로젝트는 AlexNet의 첫 번째 Convolutional Layer를 FPGA 기반으로 구현한 것입니다. 가속기는 Verilog를 사용하여 개발되었습니다.

문의처

현재 Sachin Kumawat 씨가 이 프로젝트를 개발하고 있습니다. 질문이 있거나 추가 정보가 필요하면 그에게 연락해 주십시오.
Email: [email protected]

인용(Citing)

저희 연구 그룹은 깊은 CNN의 가속화 작업을 수행하고 있습니다. 만약 이 프로젝트가 귀하의 연구에 도움이 되었다면, 저희의 최신 학회 논문을 인용해 주시면 감사하겠습니다:

Mohammad Motamedi, Philipp Gysel, Venkatesh Akella and Soheil Ghiasi, “Design Space Exploration of FPGA-Based Deep Convolutional Neural Network”, IEEE/ACM Asia-South Pacific Design Automation Conference (ASPDAC), January 2016.