Neural-Network-Accelerator

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Neural-Network-Accelerator 是一款基于 FPGA 的卷积神经网络加速开源项目，专为在边缘设备上高效运行 AI 模型而设计。它成功解决了传统通用处理器在运行深度学习推理时延迟高、功耗大的痛点，特别是在资源受限的嵌入式场景中。该项目以 YOLOv8 为典型应用案例，在赛灵思（Xilinx）Zynq UltraScale+ MPSoC 平台上实现了硬件级加速，将单帧推理时间压缩至 60 毫秒，结合并行后处理，整体帧率可达 18-19 FPS。

该工具非常适合嵌入式系统开发者、FPGA 工程师以及希望优化模型部署性能的研究人员使用。其核心亮点在于采用“指令驱动”的高效架构设计，不仅支持卷积、残差连接、上采样、池化等关键算子，还具备极高的灵活性：用户只需编译相应的指令集，即可将其他由这些算子组成的神经网络部署到同一加速电路上，无需重新设计硬件逻辑。此外，项目提供了完整的仿真与硬件部署流程，包含从模型转换、指令生成到硬件验证的全套脚本，帮助用户快速上手并理解软硬协同设计的精髓。无论是进行算法验证还是构建实时视觉系统，Neural-Network-Accelerator 都是一个极具参考价值的实践范本。

使用场景

某工业质检团队需要在产线边缘部署 YOLOv8 模型，以实时检测高速传送带上的微小零件缺陷。

没有 Neural-Network-Accelerator 时

推理延迟过高：在通用 CPU 或普通嵌入式 GPU 上运行 YOLOv8，单帧推理耗时远超 100ms，无法匹配产线高速节拍，导致漏检率高。
硬件成本昂贵：为满足实时性要求，被迫选用高性能工控机或高端 AI 加速卡，大幅增加了单点部署成本和功耗。
能效比低下：传统算力方案在处理卷积、池化等算子时能效较低，难以在无风扇或低功耗限制的边缘环境中长期稳定运行。
算子定制困难：若需调整网络结构（如修改步长或填充方式），缺乏灵活的底层硬件指令支持，重新编译和优化周期漫长。

使用 Neural-Network-Accelerator 后

毫秒级低延迟：基于 Xilinx Zynq UltraScale+ FPGA 部署后，YOLOv8n 单帧推理仅需 60ms，结合并行后处理，整体帧率提升至 18-19FPS，完美覆盖检测需求。
低成本边缘落地：利用中端 FPGA 芯片即可实现专用加速电路，显著降低了硬件 BOM 成本，同时减少了散热和供电压力。
高效能算子执行：通过硬件固化卷积、残差连接、上采样等核心算子，实现了极高的计算复用率和指令调用效率，大幅提升能效比。
灵活的网络适配：凭借“指令驱动”的架构设计，不仅支持 YOLOv8，还能快速编译部署其他由相同算子组成的神经网络，适应多变的检测任务。

Neural-Network-Accelerator 通过将 CNN 算子硬件化，成功在低成本 FPGA 上实现了 YOLOv8 的实时边缘推理，解决了工业场景下速度与成本难以兼得的痛点。

运行环境要求

操作系统

未说明

GPU

不需要 GPU，该项目基于 FPGA (Xilinx xczu7ev-ffvc1156-2-i) 进行硬件加速

内存

未说明

依赖

notes1. 仿真环境需要安装 ModelSim。2. 硬件部署目标平台为 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC (xczu7ev)。3. 运行 YOLOv8 仿真前需手动下载模型文件 (yolov8n) 并放置于指定文件夹。4. 项目包含将模型编译为硬件机器码 (instruction.bin) 和权重文件 (WeightAndBias.bin) 的步骤。

python未说明 (需安装 Python)

opencv

numpy

modelsim

快速开始

https://github.com/user-attachments/assets/8335d1ec-1887-406b-8871-6fd62e5cad1e

FPGA上的开源加速器

用其他语言阅读：英语, 中文 开发日志：英语, 中文

本项目旨在实现卷积神经网络的加速电路。项目以YOLOv8为实现对象，目标是完成一个包含卷积、残差求和、上采样、池化和拼接等算子操作的加速电路。由于整体电路设计思路是高效复用与指令调用，因此除了部署YOLOv8网络外，由上述算子操作组成的其他神经网络也可以编译到该加速器上。

可实现的算子

算子	描述
卷积	3×3卷积，支持任意步长（整数或浮点）和填充（任意）。可以选择是否激活（通过参数指令动态控制）。
残差求和	两个特征图的残差求和。
上采样	特征图按2倍因子进行上采样。仅支持最简单的最近邻插值。
池化	使用最大池化对特征图进行池化操作。
拼接	拼接操作不在电路中实现，而是在内存分配阶段完成。

仿真结果

使用100MHz时钟对YOLOv8n加速器进行仿真，总耗时114ms。

在Xilinx (xczu7ev-ffvc1156-2-i) 上的工作

加速器的硬件部署时钟频率为200MHz，单帧YOLOv8n推理时间为60ms，后处理时间为50ms。推理和后处理并行进行，因此总帧率可达18-19FPS。

https://github.com/user-attachments/assets/aae8cbe7-0244-45a3-a5b3-8fbd66b3d928

快速入门

目前我们已经在加速器上部署了两个任务：YOLOv8和滤波器。

环境

ModelSim
Python（包含OpenCV、NumPy）

使用以下命令克隆仓库：

git clone https://github.com/quanzaihh/Neural-Network-Accelerator

运行仿真

YOLOv8仿真从YOLOv8n下载模型（提取码：d78m），并将其放入Neural-Network-Accelerator\compile\yolov8文件夹中。

运行以下命令来仿真YOLOv8n模型：

cd Neural-Network-Accelerator\compile\yolov8
python Yolov8.py --Operator 0

滤波器仿真（Sobel滤波器）

运行以下命令来仿真Sobel滤波器：

cd Neural-Network-Accelerator\compile\imageprocess
python Filter.py --Operator 0

运行硬件实现

YOLOv8硬件实现

首先需要将模型编译成硬件机器码。

cd Neural-Network-Accelerator\compile\yolov8
python Yolov8.py --Operator 1

随后在Neural-Network-Accelerator\compile\compile_out文件夹中会生成两个文件：instruction.bin和WeightAndBias.bin。其中instruction.bin是硬件机器码，WeightAndBias.bin则是模型的权重和偏置。以下是YOLOv8n的硬件机器码示例：

REFRESH_ORDER
SET       WLEN      0x011B0000
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x81000000
SET       FIPN      0x00000001
SET       FOPN      0x00000002
SET       FDP       0x00000000
SET       FPN       0x000004b0
SET       ROWS      0x000001e0
SET       COLS      0x00000280
SET       WQS       0x00000009
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000001
SET       RETAD     0x83800000
SET       RETPN     0x0000012c
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x00000000
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x83800000
SET       FIPN      0x00000001
SET       FOPN      0x00000004
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x0000012c
SET       ROWS      0x000000f0
SET       COLS      0x00000140
SET       WQS       0x0000000c
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000001
SET       RETAD     0x83a58000
SET       RETPN     0x0000004b
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x00000001
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x83a58000
SET       FIPN      0x00000002
SET       FOPN      0x00000004
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x0000004b
SET       ROWS      0x00000078
SET       COLS      0x000000a0
SET       WQS       0x0000000d
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x83b84000
SET       RETPN     0x0000004b
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x00000002
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x83c1a000
SET       FIPN      0x00000001
SET       FOPN      0x00000002
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x0000004b
SET       ROWS      0x00000078
SET       COLS      0x000000a0
SET       WQS       0x0000000d
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x83d46000
SET       RETPN     0x0000004b
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x00000003
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x83d46000
SET       FIPN      0x00000001
SET       FOPN      0x00000002
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x0000004b
SET       ROWS      0x00000078
SET       COLS      0x000000a0
SET       WQS       0x0000000e
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x83cb0000
SET       RETPN     0x0000004b
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x00000004
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000002
SET       FIBA      0x83c1a000
SET       FIPN      0x00000001
SET       FOPN      0x00000001
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x00000096
SET       ROWS      0x000000c8
SET       COLS      0x000000c0
SET       WQS       0x00000000
SET       FIQS      0x00000000
SET       FOQS      0x00000000
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x83cb0000
SET       RETPN     0x00000096
SET       PADS      0x00000000
SET       ACT       0x00000000
SET       ID        0x00000005
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x83b84000
SET       FIPN      0x00000003
SET       FOPN      0x00000004
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x0000004b
SET       ROWS      0x00000078
SET       COLS      0x000000a0
SET       WQS       0x0000000d
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x83ddc000
SET       RETPN     0x0000004b
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x00000006
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x83ddc000
SET       FIPN      0x00000002
SET       FOPN      0x00000008
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x0000004b
SET       ROWS      0x00000078
SET       COLS      0x000000a0
SET       WQS       0x0000000f
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000001
SET       RETAD     0x83f08000
SET       RETPN     0x00000013
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x00000007
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x83f08000
SET       FIPN      0x00000004
SET       FOPN      0x00000008
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x00000013
SET       ROWS      0x0000003c
SET       COLS      0x00000050
SET       WQS       0x0000000d
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x83fa0000
SET       RETPN     0x00000013
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x00000008
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x83fec000
SET       FIPN      0x00000002
SET       FOPN      0x00000004
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x00000013
SET       ROWS      0x0000003c
SET       COLS      0x00000050
SET       WQS       0x0000000d
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x840d0000
SET       RETPN     0x00000013
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x00000009
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x840d0000
SET       FIPN      0x00000002
SET       FOPN      0x00000004
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x00000013
SET       ROWS      0x0000003c
SET       COLS      0x00000050
SET       WQS       0x0000000e
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x84038000
SET       RETPN     0x00000013
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000001
SET       ID        0x0000000a
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000002
SET       FIBA      0x83fec000
SET       FIPN      0x00000001
SET       FOPN      0x00000001
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x0000004c
SET       ROWS      0x00000098
SET       COLS      0x00000080
SET       WQS       0x00000000
SET       FIQS      0x00000000
SET       FOQS      0x00000000
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x84038000
SET       RETPN     0x0000004c
SET       PADS      0x00000000
SET       ACT       0x00000000
SET       ID        0x0000000b
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x84038000
SET       FIPN      0x00000002
SET       FOPN      0x00000004
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SET       FPN       0x00000013
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PUSH_ORDER
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SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x00000005
SET       ROWS      0x0000001e
SET       COLS      0x00000028
SET       WQS       0x00000000
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x8515f000
SET       RETPN     0x00000005
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000000
SET       ID        0x0000004b
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x85138000
SET       FIPN      0x00000005
SET       FOPN      0x00000001
SET       FDP       0x00000001
SET       FPN       0x00000002
SET       ROWS      0x0000000f
SET       COLS      0x00000014
SET       WQS       0x00000000
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x85164000
SET       RETPN     0x00000002
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000000
SET       ID        0x0000004c
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000000
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000005
PUSH_ORDER

使用 Axi-lite 将上述代码写入加速器。可以使用 Xilinx 的处理系统进行操作。硬件工程将在后续提供。

滤波器硬件实现

cd Neural-Network-Accelerator\compile\imageprocess
python Filter.py --Operator 1

随后，我们会在 Neural-Network-Accelerator\compile\compile_out 文件夹中得到两个文件，分别是 instruction.bin 和 WeightAndBias.bin。其中，instruction.bin 文件是硬件机器码，而 WeightAndBias.bin 文件则是模型的权重和偏置。滤波器的硬件机器码如下所示：

REFRESH_ORDER
SET       WLEN      0x011B0000
SET       ORDER     0x00000001
SET       FIBA      0x81000000
SET       FIPN      0x00000001
SET       FOPN      0x00000001
SET       FDP       0x00000000
SET       FPN       0x000004b0
SET       ROWS      0x000001e0
SET       COLS      0x00000280
SET       WQS       0x00000007
SET       FIQS      0x00000007
SET       FOQS      0x00000007
SET       MS        0x00000000
SET       RETAD     0x00000280
SET       RETPN     0x000004b0
SET       PADS      0x00000001
SET       ACT       0x00000000
SET       ID        0x00000000
SET       NEGTH     0x00000000
SET       OPTV      0x00000001
PUSH_ORDER
SET       ORDER     0x00000005
PUSH_ORDER

待办事项

扩展通用性，在保持阵列拓扑不变的情况下，尝试通过调度实现不同尺寸卷积核的卷积运算。
在该加速器上部署其他卷积神经网络任务，例如图像压缩、图像去噪等。

我的频道

Bilibili：https://space.bilibili.com/288251497?spm_id_from=333.788.0.0

参考资料

Neural-Network-Accelerator 快速上手指南

本项目旨在基于 FPGA 实现卷积神经网络（CNN）加速电路，以 YOLOv8 为主要实现对象，支持卷积、残差相加、上采样、池化等算子。通过指令调用机制，该加速器也可部署其他由上述算子组成的神经网络。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

操作系统：Windows / Linux / macOS
仿真工具：ModelSim (用于硬件逻辑仿真)
编程语言：Python 3.x
Python 依赖库：
- opencv-python (cv2)
- numpy

您可以使用以下命令安装 Python 依赖（推荐国内镜像源）：

pip install opencv-python numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装步骤

克隆项目仓库

使用 git 将项目代码下载到本地：

git clone https://github.com/quanzaihh/Neural-Network-Accelerator

准备模型文件 (仅针对 YOLOv8 任务)

若需运行 YOLOv8 相关示例，请下载 yolov8n 模型文件。
- 下载链接: 百度网盘 (提取码：d78m)
- 放置路径: 将下载的模型文件放入 Neural-Network-Accelerator\compile\yolov8 文件夹中。

基本使用

本项目目前支持 YOLOv8 目标检测 和 Sobel 滤波 两个任务的仿真与硬件部署编译。

1. 运行仿真 (Simulation)

在使用 ModelSim 进行硬件仿真前，需先通过 Python 脚本生成测试数据。

YOLOv8 仿真 进入目录并运行以下命令：

cd Neural-Network-Accelerator\compile\yolov8
python Yolov8.py --Operator 0

Sobel 滤波仿真 进入目录并运行以下命令：

cd Neural-Network-Accelerator\compile\imageprocess
python Filter.py --Operator 0

2. 编译硬件机器码 (Hardware Implementation)

若要将模型部署到 FPGA 硬件，首先需要将模型编译为硬件可执行的机器码（指令文件和权重文件）。

编译 YOLOv8 模型 运行以下命令生成 instruction.bin (硬件指令) 和 WeightAndBias.bin (模型权重)：
```
cd Neural-Network-Accelerator\compile\yolov8
python Yolov8.py --Operator 1
```
生成的文件将位于 Neural-Network-Accelerator\compile\compile_out 目录下，可直接加载至 FPGA 进行推理。
编译 Sobel 滤波任务 （参考 YOLOv8 方式，将脚本替换为 Filter.py 并设置 --Operator 1 即可生成对应硬件码）。

性能参考：在 Xilinx xczu7ev-ffvc1156-2-i 平台上，时钟频率 200MHz 时，YOLOv8n 单帧推理耗时约 60ms，结合并行后处理，整体帧率可达 18-19 FPS。

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