在FPGA上快速生成自定义浮点空间滤波器
硬件体系结构
2024-09-10 v1
摘要
卷积神经网络（CNN）已被用于许多图像和视频处理应用中。卷积算子，也称为空间滤波器，通常是一种线性运算，但这种线性性损害了许多应用中固有的非线性所包含的基本特征和细节。然而，由于处理速度慢，非线性空间滤波器的使用成为许多软件应用中的一个重要瓶颈。此外，由于其复杂性，它们难以在FPGA或VLSI架构中加速。本文提出了线性和非线性空间滤波器的新型FPGA实现。更具体地说，算术计算以自定义浮点格式进行，从而能够在精度和硬件紧凑性之间进行权衡，减少算法开发时间。此外，我们展示了使用低成本FPGA板卡，能够以每秒60帧的帧率处理分辨率为1080p的视频。最后，我们表明，使用领域特定语言将允许在自定义浮点算术中快速原型化图像处理算法，使非专家也能快速开发实时视频处理应用。
引用
@article{arxiv.2409.05837,
title = {Fast Generation of Custom Floating-Point Spatial Filters on FPGAs},
author = {Nelson Campos and Eran Edirisinghe and Salva Chesnokov and Daniel Larkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.05837},
year = {2024}
}