一 目标
针对资源受限,SWaP敏感的边缘计算应用场景,探索稳健而高效的计算架构,算法和应用。 并完成超轻量级神经网络加速器设计和验证。
1、实时性能:30~50FPS
2、超低功耗:mW级别
3、资源受限:包括计算资源/存储资源/通信带宽等
4、成本低廉:
二 设计分析
。。。
三 验证
网络模型:优化设计的YOLOV3
FPGA硬件平台:ZYNQ7020
性能:35FPS(150MHz)
资源消耗7K LUT

四 参考文献
[1] TinyNPU
[2] DAC-SDC
一 目标
针对资源受限,SWaP敏感的边缘计算应用场景,探索稳健而高效的计算架构,算法和应用。 并完成超轻量级神经网络加速器设计和验证。
1、实时性能:30~50FPS
2、超低功耗:mW级别
3、资源受限:包括计算资源/存储资源/通信带宽等
4、成本低廉:
二 设计分析
。。。
三 验证
网络模型:优化设计的YOLOV3
FPGA硬件平台:ZYNQ7020
性能:35FPS(150MHz)
资源消耗7K LUT

四 参考文献
[1] TinyNPU
[2] DAC-SDC
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