神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA實現(xiàn)及其在網(wǎng)絡(luò)擁塞控制中的應(yīng)用的任務(wù)書

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA實現(xiàn)及其在網(wǎng)絡(luò)擁塞控制中的應(yīng)用的任務(wù)書一、課題背景神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類仿人神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有自適應(yīng)、非線性、并行、容錯等性質(zhì)，被廣泛應(yīng)用于計算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識別、智能控制等領(lǐng)域。而FPGA是一種可編程邏輯器件，具有高度的靈活性、可定制性和并行處理能力，因而適合用于實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。網(wǎng)絡(luò)擁塞控制是保證網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量的重要手段之一，其主要目的是避免網(wǎng)絡(luò)的過載和擁堵，提高網(wǎng)絡(luò)的性能和可靠性。在實際應(yīng)用中，為了實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁塞控制，需要對網(wǎng)絡(luò)中的各個節(jié)點進(jìn)行監(jiān)測和控制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠椒€(wěn)流動。因此，本課題將探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FPGA平臺上的實現(xiàn)方法，并將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)擁塞控制中，提高網(wǎng)絡(luò)性能和可靠性。二、研究內(nèi)容1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA實現(xiàn)原理1.1知識點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、前向傳播、反向傳播、梯度下降法、激活函數(shù)、損失函數(shù)等1.2研究內(nèi)容：將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在FPGA上進(jìn)行硬件實現(xiàn)，包括神經(jīng)元的邏輯設(shè)計、數(shù)據(jù)流控制、權(quán)重存儲等。1.3預(yù)期目標(biāo)：能夠基于FPGA平臺實現(xiàn)一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)擁塞控制中的應(yīng)用2.1知識點：流量監(jiān)測、流量控制、擁塞避免算法、擁塞控制算法等。2.2研究內(nèi)容：利用FPGA上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對網(wǎng)絡(luò)中的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分析，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁塞控制和優(yōu)化。具體包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)流量建模、擁塞預(yù)測等。2.3預(yù)期目標(biāo)：建立完整的基于FPGA的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制系統(tǒng)，并達(dá)到良好的控制效果和可靠性。三、研究方法和技術(shù)路線1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA實現(xiàn)方法1.1學(xué)習(xí)常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和算法，熟悉前向傳播、反向傳播等基本操作。1.2根據(jù)FPGA的特點，設(shè)計適合硬件實現(xiàn)的神經(jīng)元模型，包括數(shù)據(jù)寬度、數(shù)據(jù)量、計算方式等。1.3利用VerilogHDL進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件模型的設(shè)計和實現(xiàn)。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)擁塞控制中的應(yīng)用方法2.1學(xué)習(xí)常用的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制算法和流量分析技術(shù)，如擁塞窗口控制算法、最小反饋緩存算法等。2.2利用FPGA上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分析，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的建模和擁塞預(yù)測。2.3設(shè)計并實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁塞控制系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、控制器的設(shè)計和實現(xiàn)等。四、預(yù)期成果1.基于FPGA平臺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)代碼和模型1.1包括神經(jīng)元模型、權(quán)重存儲模塊、全連接層、激活函數(shù)等基本組件的代碼實現(xiàn)文檔。1.2包括綜合測試的數(shù)據(jù)和結(jié)果，驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在FPGA上的正確性和性能。2.基于FPGA平臺的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制系統(tǒng)2.1包括硬件設(shè)計和算法實現(xiàn)的代碼和文檔。2.2包括控制效果和可靠性的測試結(jié)果，分析優(yōu)化方案和實現(xiàn)方式。3.至少1篇符合要求的學(xué)術(shù)論文3.1進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)和擁塞控制的基本方法和技術(shù)。3.2闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FPGA平臺上的實現(xiàn)方法和應(yīng)用價值。3.3具體介紹設(shè)計實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)絡(luò)擁塞控制系統(tǒng)及其性能測試結(jié)果和分析。五、參考文獻(xiàn)1.Hong-JieJeng,Min-ChulKimetal.“ADeepLearningbasedTrafficPredictionforNetworkCongestionControl”2018IEEE25thInternationalConferenceonTelecommunications(ICT)2.NaganathanVenkateswaranetal.“NeuralNetwork-basedCongestionControlforReal-timeVideoStreaming”2020IEEEInternationalConferenceonConsumerElectronics(ICCE)3.AnisElgabli,AmrMohamedandHabibYoussef.“HardwareImplementationofConvolutionalNeuralNetworksUsingFPGA:ASystematicReview”IEEEAccess,2020.4.JiangQ,ZhangY.etal.“Intelligenttrafficpredictionalgorithmforcongestioncontroli