从表 1 中可以看出,GOP/j 在 FPGA 平台上的表现可以达到在 CPU 平台上的几十倍,它在 FPGA 平台上表现的最低水平与其在 GPU 平台上的表现处于一个层级。这足以说明基于 FPGA 的神经网络加速器的高能效优势。 2)高并行性:高并行性是选择 FPGA 平台加速深度学习的主要特性。由于 FPGA 的可编辑逻辑硬件单元,可...
从表 1 中可以看出,GOP/j 在 FPGA 平台上的表现可以达到在 CPU 平台上的几十倍,它在 FPGA 平台上表现的最低水平与其在 GPU 平台上的表现处于一个层级。这足以说明基于 FPGA 的神经网络加速器的高能效优势。 2)高并行性:高并行性是选择 FPGA 平台加速深度学习的主要特性。由于 FPGA 的可编辑逻辑硬件单元,可...
所以找出最佳解决方案是很重要的,特别是当考虑到FPGA平台的计算资源和存储器带宽的限制时。 实际上,如果加速器结构没有精心设计,其计算吞吐量与提供FPGA平台的内存带宽不匹配。 这意味着由于逻辑资源或存储器带宽的利用不足将造成性能的降级。 不幸的是,FPGA技术和深度学习算法的进步同时加剧了这个问题。 一方面,由最...
硬件加速器,特别是基于FPGA技术的硬件加速器,是一个有效的解决方法。FPGA能够通过定制化的硬件实现高度定制化的运算。深度学习模型所需的操作可以通过FPGA处理,从而加快模型训练速度。此外,FPGA的灵活性和可重构性使其不仅仅是用于深度学习模型,还可以用于其他模型和算法。 二、FPGA的技术特点 FPGA是一种可编程的半导体芯...
不幸的是,FPGA技术和深度学习算法的进步同时加剧了这个问题。 一方面,由最先进的FPGA平台提供的日益增加的逻辑资源和存储器带宽扩大了设计空间。 此外,当应用各种FPGA优化技术(如循环平铺和变换)时,设计空间进一步扩大。 另一方面,为了适应现代应用的需求,深度学习算法的规模和复杂性也在不断增加。所以,在设计空间中找出...
基于FPGA的深度学习加速器设计与实现 01一FPGA简介三基于FPGA的深度学习加速器设计五结论二深度学习算法四实现与测试参考内容目录0305020406内容摘要随着技术的快速发展,深度学习在各个领域的应用也越来越广泛。然而,深度学习算法
基于FPGA的深度学习加速器设计与实现.docx,万方数据 万方数据 目录 目录摘要… .ABSTRACT….…目录… ..v 表格索引… I× 插图索引… ×I 代码索引… ..Xlll第1章绪论… 一1 1.11.2 课题背景及意义… 。1 国内外研究现状… ..2
不幸的是,FPGA技术和深度学习算法的进步同时加剧了这个问题。 一方面,由最先进的FPGA平台提供的日益增加的逻辑资源和存储器带宽扩大了设计空间。 此外,当应用各种FPGA优化技术(如循环平铺和变换)时,设计空间进一步扩大。 另一方面,为了适应现代应用的需求,深度学习算法的规模和复杂性也在不断增加。所以,在设计空间中找出...
Mipsology的Zebra这样解决FPGA问题 在XDF上,Mipsology创始人兼CEO Ludovic Larzul和我谈到了Zebra,这是该公司基于FPGA开发的一种用来计算神经网络的深度学习推理引擎。 根据Larzul的说法,“Zebra对用户隐藏了FPGA,因此消除了那些难以编程的问题。Zebra不要求你学习一种新的语言和工具,也不需要了解硬件级别的细节。它提供...
本书从深度学习与人工智能芯片的研究现状出发,以作者自主设计的TGU深度学习加速器及其配套软件栈为实例,系统性地论述基于FPGA器件的人工智能芯片的设计原理、流程和方法。全书共分10章,分别从深度学习与FPGA基础、深度学习加速器设计流程、模型设计、训练与量化、架构设计、Verilog实现、SpinaHDL实现、仿真与验证、编译器...