摘要：为实现卷积神经网络在低功耗、边缘计算等场景中的加速计算,设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的Winograd算法卷积神经网络加速器。首先,将图像数据和权重数据量化为8位定点数,并设计了硬件卷积计算过程中的量化流程,提升了数据传输速度和计算速度。接着,设计了输入数据缓存复用模块,将多输入通道数据融合后传输,复用了行重叠数据。然后设计了Winograd流水线卷积模块,实现列数据的组合复用,从而最大化重用了片上数据,降低了片上数据存储的占用和带宽压力。最后将加速器在Xilinx的ZCU104开发板上部署。经过实验验证,加速器的卷积层计算性能达到354.5 GOPS,片上DSP计算效率达到0.69,与相关研究相比,实现了1.6倍以上的提升。该加速器能够以高能效比完成基于VGG-16网络的遥感图像分类任务。