面向深度学习的FPGA硬件加速机制研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，深度学习在人工智能领域取得了显著的进展，并在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到广泛应用。

然而，深度学习模型的训练和推理过程通常需要大量的计算资源和时间，这限制了其在实时性要求较高的场景中的应用。

为了解决这一问题，fpga硬件加速技术成为了一种有效的解决方案。

2. 本选题国内外研究状况综述

深度学习的fpga加速是一个热门的研究领域，近年来国内外学者进行了大量的研究工作。

1. 国内研究现状

国内学者在深度学习的fpga加速方面取得了一定的研究成果，例如：
中科学院计算技术研究所提出了基于fpga的深度神经网络加速器，通过优化数据流和存储结构，实现了高性能的卷积计算加速[1]。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将从深度学习算法分析、fpga硬件平台、fpga加速机制和案例分析等方面展开研究。

1. 主要内容

1.深入分析卷积神经网络和循环神经网络等典型深度学习算法的计算特点，识别其潜在的并行性和可优化部分。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解深度学习算法、fpga硬件加速技术和面向深度学习的fpga加速机制的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法分析：深入分析典型深度学习算法的计算特点，识别其潜在的并行性和可优化部分，为fpga加速方案设计提供依据。

3.硬件平台搭建：选择合适的fpga芯片和开发工具，搭建面向深度学习的fpga加速平台，并进行性能测试和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向深度学习算法的fpga加速机制:本研究将深入分析深度学习算法的计算特点，提出面向深度学习的fpga加速机制，包括数据量化与压缩、并行计算与流水线优化、存储结构优化、专用计算单元设计等，以提高fpga加速的效率和性能。

2.高效的fpga加速平台设计:本研究将设计面向深度学习的fpga加速平台，包括合理选择fpga芯片、设计高效的片上存储结构、优化数据传输路径等，以最大限度地发挥fpga的性能优势。

3.典型案例的性能评估与分析:本研究将选择典型深度学习应用场景，设计fpga加速方案，并进行性能评估与分析，验证所提出的fpga加速机制的有效性和性能提升，为实际应用提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 陈云霁, 韦方. 深度学习处理器体系结构研究进展[j]. 计算机学报, 2020, 43(7): 1179-1196.

[2] 黄凯, 刘健, 江先阳, 等. 面向深度学习的fpga加速器设计与实现[j]. 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 1-10.

[3] 张伟, 陈云霁, 郭崎, 等. 深度学习fpga加速器设计综述[j]. 计算机研究与发展, 2019, 56(1): 1-23.