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基於浮點正負號位元運算FPGA電路的卷積神經網絡訓練加速系統設計

為了解決mac正負符號的問題，作者孫睦凱 這樣論述：

近年來因著電腦科技於運算能力的提升，讓卷積神經網路所能解決影像處理的問題複雜度遠比傳統的電腦視覺演算法來說難上許多；其優異的表現帶起了廣泛研究的風潮，而在影像分類任務的正確率已經達到甚至超過人類的辨認正確度後，研究便逐漸轉往尋求如何以更低的功耗和更有效率方式去完成訓練任務。在卷積神經網路的訓練過程中，會不斷的利用前向傳遞和反向傳遞去調整網路的權重值，逐步在損失面中尋找最低點，以便得一最佳模型；然而此過程中會需要大量的計算，而本論文中採用的FloatSD8便旨在降低此過程中所需要的計算複雜度，以較低精準度的數值表示做訓練，卻依然能得到與傳統單精度浮點數訓練出來的模型，有著相近的正確率表現結果。

本論文在模擬的階段，除了降低權重值到8位元寬的FloatSD8外，其餘在前向傳遞還有反向傳遞過程中的特徵影像值和梯度也採用量化減低位元寬，以降低複雜度和提升整體運算的吞吐量，最後，本論文也為了降低在訓練過程中數值累加運算的位元寬，從單精度變為半精度浮點數，故採用由NVIDIA公司所維護，源自於柏克萊大學人工智慧研究中心所開發的Caffe平台的分支，NVCaffe，作為修改開源碼的平台並模擬半精度累加。在三種影像辨認的資料集: MNIST、CIFAR-10和ImageNet中，在MNIST和CIFAR-10得到與單精度相比有相似甚至較佳的訓練成果，而ImageNet在使用ResNet-50並搭配

FloatSD8與量化參數至8到7位元寬的訓練，其top-5正確率仍有90.99%，與單精度浮點數版本相比僅落後0.56%。除演算法模擬外，本論文有針對此FloatSD8的演算法設計其加速核心運算單元，此運算單元支援前向與反向傳遞，最後亦有架構設計整個加速訓練的FPGA軟硬整合版本，相比於單精度運算的CPU平台，在訓練小型的lenet網路上，整體系統運算速度提升了4.7倍，而卷積運算在前向還有反向傳遞的計算中，運算速度提升了6.08倍。

以單一個第二代電流傳輸器設計萬用二階電流式濾波電路

為了解決mac正負符號的問題，作者李其軒 這樣論述：

　　本論文主要使用單一個第二代電流傳輸器設計萬用主動電流式濾波器電路類比濾波器是以簡化電路和精準的輸出信號為設計考量，故本研究以此為目標而提出的設計方法，先將二階萬用濾波器的轉移函數以矩陣模式表示，並使用主動元件特性完成矩陣關係式。　　電路中的主動元件使用特別的電流式主動元件:第二代電流傳輸器(Second-generation Current Conveyor，簡稱CCII)，在電路設計的過程中總共使用了一個主動元件、兩個串接電容與三個串接電阻、一個接地電容與兩個接地電阻，已完成最簡電路。　　本論文設計之電路將以1MHz為操作頻率，使用HSPICE及TSMC-0.35um製程參數進行9種不

同的模擬，測量頻率響應、功率損耗、蒙地卡羅、敏感度、穩定度、線性與動態範圍、交互調變頻率，觀察模擬結果與理論驗證。最後，將本論文設計出的電路，利用論文內的數據資料，將其下線成實體之電路並在未來應用在實務之上。