第1章
卷积神经网络基础
卷积运算的数学原理 · 卷积核与特征图 · 步长与填充 · 池化层的作用
CNN基础
第2章
HLS工具链入门
Vitis HLS安装与配置 · C/C++综合流程 · 接口综合与协议 · 仿真与调试
Vitis工具链
第3章
HLS数据类型与优化
任意精度数据类型 · 定点数运算 · 数组分割与映射 · 循环流水线与展开
数据类型优化
第4章
卷积加速器架构设计
行缓冲架构 · 数据复用策略 · 脉动阵列原理 · Winograd快速卷积算法
架构脉动阵列
第5章
HLS实现卷积层
输入特征图加载 · 权重缓存设计 · 卷积计算单元 · 输出特征图存储
卷积层实现
第6章
HLS实现池化层
最大池化与平均池化 · 池化窗口滑动 · 边界处理 · 并行化设计
池化并行
第7章
HLS实现全连接层
矩阵乘法优化 · 权重矩阵分块 · 激活函数实现 · 批量处理
全连接矩阵乘法
第8章
数据流与乒乓缓冲
数据流编程模型 · 乒乓缓冲原理 · FIFO深度设计 · 背压与反压处理
数据流乒乓
第9章
内存架构优化
DDR带宽利用 · BRAM与URAM选择 · 数据分块与重排 · 突发传输
内存BRAM
第10章
量化与定点化
浮点转定点策略 · 量化误差分析 · 混合精度设计 · HLS定点库使用
量化定点
第11章
卷积加速器性能评估
吞吐量计算 · 延迟分析 · 资源利用率 · 功耗估计
性能评估
第12章
RTL协同仿真
C/RTL协同仿真流程 · 波形调试 · 性能计数器 · 覆盖率分析
RTL仿真
第13章
AXI接口设计
AXI4-Lite控制接口 · AXI4-Stream数据接口 · AXI4-Full内存接口 · 多通道DMA
AXI接口
第14章
多核卷积加速器
多PE阵列设计 · 任务分配策略 · 同步与互斥 · 负载均衡
多核PE
第15章
稀疏卷积加速
稀疏矩阵表示 · 零值跳过技术 · 稀疏卷积核优化 · 动态调度
稀疏加速
第16章
深度可分离卷积
逐通道卷积与逐点卷积 · 计算量分析 · HLS实现 · MobileNet案例
深度可分离MobileNet
第17章
转置卷积加速
转置卷积原理 · 棋盘效应处理 · 上采样实现 · HLS优化技巧
转置卷积上采样
第18章
注意力机制加速
自注意力计算 · 多头注意力 · Softmax实现 · HLS优化策略
注意力Transformer
第19章
残差网络加速
残差连接实现 · 跳跃路径优化 · 特征图拼接 · 梯度流动
残差ResNet
第20章
YOLO目标检测加速
YOLO网络结构 · 检测头实现 · 非极大值抑制 · 后处理加速
YOLO目标检测
第21章
3D卷积加速
3D卷积原理 · 时空特征提取 · 视频处理应用 · HLS实现挑战
3D卷积视频
第22章
可变形卷积加速
可变形卷积原理 · 偏移量学习 · 采样点重排 · HLS实现难点
可变形DCN
第23章
图卷积网络加速
图卷积原理 · 邻接矩阵处理 · 消息传递机制 · HLS实现探索
GCN图神经网络
第24章
Transformer加速
Transformer架构 · 自注意力矩阵优化 · 层归一化 · 前馈网络加速
TransformerNLP
第25章
生成对抗网络加速
GAN架构 · 生成器与判别器 · 训练稳定性 · HLS实现考量
GAN生成
第26章
脉冲神经网络加速
SNN原理 · 脉冲编码 · 突触权重更新 · 事件驱动计算
SNN脉冲
第27章
联邦学习加速
联邦学习框架 · 模型聚合 · 安全计算 · HLS实现挑战
联邦学习隐私
第28章
强化学习加速
DQN网络 · 经验回放 · 策略网络 · HLS实现探索
强化学习DQN
第29章
边缘端部署优化
模型压缩 · 知识蒸馏 · 硬件适配 · 功耗优化
边缘部署
第30章
综合项目实战
端到端卷积加速器设计 · 系统集成 · 性能调优 · 文档撰写
项目实战