第一部分:深度学习与神经网络:概念与模型 第1章:人工神经网络介绍 第2章:循环神经网络硬件加速 第3章:前馈神经网络大规模并行架构 第二部分:深度学习与近似数据表示 第4章:随机二值卷积神经网络确定性比特流 第5章:二值神经网络 第三部分:深度学习与稀疏模型 第6章:稀疏深度神经网络硬件与软件技术 第7章:神经...
Domain-Specific 硬件设计 设计关注点 深度学习应用数据重用机会 两类设计范式:Temporal Arch. 与 Spatial Arch. 加速器设计可以利用的特性(稀疏、低精度、压缩) 一些经典的加速器设计案例分析(DianNao、PuDiannao、TPU、Eyeriss) 1. 算法顶层 算法顶层在深度学习加速的工作也囊括了很多方面,例如:更好的分布式训练调度...
近日,耐能创始人兼CEO刘峻诚等人编著的《深度学习-硬件设计》(Deep Learning-Hardware Design)一书正式出版,并被新竹清华大学、新竹交通大学、台湾成功大学采用为研究生阶段的教科书。此外,有关方面还在和中国大陆、美国的多所名校洽谈,预计到今年下半年,采用这本教科书的名校将超过10所。 刘峻诚透露,2019年,他和新竹...
本文设计了一种深度学习中的CNN硬件系统,通过FPGA实现了整个CNN网络结构,充分利用了FPGA的硬件电路并行特性和流水线技术,对整个卷积层进行了并行运算优化,使得整个系统能够在1个时钟周期内同时处理所有卷积层中295次卷积运算,从而使得整个网络训练用时相较于通用CPU平台提升了8.7倍,减少了网络训练的所需用时,并且设计了...
设计了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架。该系统框架使用Keras完成卷积神经网络模型的训练并提取出网络的参数,利用ZYNQ器件的FPGA+ARM软硬件协同的方式,使用ARM完成对实时图像数据的采集、预处理及显示,通过FPGA实现卷积神经网络的硬化并对图像进行识别,再将识别
1.深度学习硬件加速器的基本原理 深度学习硬件加速器主要由两个核心模块组成:计算模块和存储模块。计算模块通常采用并行计算结构,通过多个处理单元同时进行计算,以提高计算效率。存储模块则负责存储大量的权重参数和中间结果。 2.深度学习硬件加速器的体系结构设计 (1)并行计算结构设计 深度学习硬件加速器采用并行计算结构...
然而,深度学习模型的训练和推断过程需要大量的计算资源,这导致了高能耗和硬件成本的问题。为了应对这一挑战,研究人员一直在寻求各种硬件加速器的设计和优化方法。量子计算作为一种前沿技术,具有潜在的能力来改善深度学习硬件加速的性能和效率。本章将深入探讨量子计算在深度学习硬件加速中的应用前景。 量子计算简介 量子...
本文的研究目标是探索一种使用深度学习技术在人工智能硬件上实现关键动作识别的方法,以提高识别的准确性和鲁棒性。本文的研究内容主要包括以下几个方面: 1)分析现有的关键动作识别算法,探讨其优点和不足之处。 2)设计一种基于深度学习的关键动作识别算法,采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)相结合的深度学习模型...
通过roof-line模型搜索加速器硬件参数设计空间中最优的方案, 最后通过此建模方案设计了一个加速器,获得当时最优性能密度的CNN加速器。 背景与动机 回答Paper 背景和解决什么问题? 背景 卷积神经网络 (CNN) 已被广泛应用 基于FPGA平台提出了各种用于深度CNN的加速器,因为它具有高性能、可重构、快速开发等优点 ...
深度学习中的卷积神经网络硬件加速系统设计研究_王昆1 摘要近几年来伴随着深度学习所带来的新的机器学习热潮,深度神经网络已经广泛的应用于图像识别、图像分类、目标检测和自然语言处理等不同的大规模机器学习问题当中,并且已 上传者:weixin_35748962时间:2022-08-04 ...