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人脸识别CNN网络方案


Ø      紫光同创FPGA功能介绍:

基于FPGA的人脸识别方案如图所示,FPGA主要功能模块为卷积池化、全连接、 CPU接口、DDR接口等部分。

FPGA接收ARM传来的图像数据,网络配置参数,利用FPGA内置乘法器资源,完成多层CNN网络的计算,获得人脸特征点坐标,并将计算结果返回给ARM。DDR用来存储CNN网络的卷积核、偏置数据、输入Map数据等参数,同时将中间计算结果存入DDR中。

Ø      方案特点:

      大规模器件,3万~18万个基本逻辑单元,支持多层网络并行计算,无需分时复用计算模块,实现更快的运算速度

      RAM资源丰富,块存储器资源高达9Mbits,可最大限度的缓存中间数据,减少外部存储器交互时间,加快处理速度

      高达 448个高性能DSP处理单元,可实现多层CNN网络计算

      DDR3速率1066Mbps,高带宽,快速读取

      40nm工艺,同等网络规模功耗仅为GPU方案的1/10

      相比于GPU方案,成本大幅下降

      为AI客户提供全程的原厂优秀技术支持资源

 

 
 

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 人脸识别CNN网络方案架构图

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