1.2.2 FPGA FPGA(Field Programmable Gate Array)是现场可编程门阵列,它允许无限次的编程,并利用小型查找表来实现组合逻辑。 FPGA 可以定制化硬件流水线,可以同时处理多个应用或在不同时刻处理不 同应用,具有可编程、高性能、低能耗、高稳定、可并行和安全性的特点,在通信、航空航天、汽车电子、工业控制、测试测量等...
FPGA产业应用硬件结构设计思路度量分析近年来,随着人工智能与大数据技术的发展,深度神经网络在语音识别,自然语言处理,图像理解,视频分析等应用领域取得了突破性进展.深度神经网络的模型层数多,参数量大且计算复杂,对硬件的计算能力,内存带宽及数据存储等有较高的要求. FPGA作为一种可编程逻辑器件,具有可编程,高性能,低...
框架中的神经网络集成器就可以自动分析网络特征,结合硬件约束在由内积单元、累加单元、池化单元等组成的组件库中选出合适组件组成硬件网络,以及对应的控制流、数据流和数据布局方案. 该方法的出现,方便了设计者使用FPGA加速神经网络计算,同时提高了FPGA 的领域适应性. 实验表明,与最先进的基于FPGA 的解决方案...
西安电子科技大学等《深度神经网络 FPGA》设计进展、实现与展望 近年来,随着人工智能与大数据技术的发展,深度神经网络在语音识别、自然语言处理、图像理解、视 频分析等应用领域取得了突破性进展. 深度神经网络…
深度神经网络FPGA设计进展,实现与展望 近年来,随着人工智能与大数据技术的发展,深度神经网络在语音识别,自然语言处理,图像理解,视频分析等应用领域取得了突破性进展.深度神经网络的模型层数多,参数量大且计... 焦李成,孙其功,杨育婷,... - 《计算机学报》 被引量: 0发表: 2022年 动态深度神经网络的硬件加速设计及...
【综述专栏】深度神经网络 FPGA 设计进展、实现与展望 在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”...
未来的雷达系统将更加注重硬件与算法的深度融合。通过定制化硬件设计,如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等,可以优化深度学习模型的计算流程,提高处理速度和能效。同时,算法的设计也将更多地考虑硬件特性,以实现更高效的计算资源利用。这种深度融合将推动雷达系统向更高性能、更低功耗的方向发展。
我们的SNN实现可以直 接映射到基于脉冲的神经形态硬件上,⽐如正在开发的DARPA SyNAPSE Program。我们的硬件映射分析表明基于脉冲的SNN硬件实现 能效要⽐传统的基于FPGA的CNN实现⾼两个数量级。 1. Introduction 本篇论⽂按照如下⽅式组织,Sect. 2⾸先在2.1节由CNN结构的概述引出了我们的⽅法,然后2.2...
论文题目 : 深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望 引言 随着智能化时代的到来,人工智能的应用已经深入到社会的各行各业. 作为人工智能的主要研究分支,神经网络的研究和发展成为主导当前智能化程度的主要力量.近年来,随着人工智能的快速发展,FPGA 由于其独有的硬件特点成为深度神经网络产业应用的宠儿.本文主要从FPGA实现...
【综述专栏】深度神经网络 FPGA 设计进展、实现与展望 在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”...