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...
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...
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...
深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望 认领 被引量:15 Development,Implementation and Prospect of FPGA-Based Deep Neural Networks 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 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...
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 基于TPU和FPGA的深度学习边缘计算...
验数据显示,在本课题实验环境下,同一卷积神经网络模型基于FPGA的实现,在 工作时钟频率为250MHz,DSPBlocks占用比为13%,对图像数据传输带宽仅为 0.15Gbps的情况下,计算处理速度是通用CPU的18.42倍,而整体系统功耗却不到 通用CPU芯片的30%。 实验结果表明,按照本课题设计思想调整后的卷积神经网络计算结构,更有利于 ...
与其他面向推理任务的芯片一样,xDNN也在芯片内压缩了尽量多的内置存储器,以保持芯片的活性。这是一种比较艰难的平衡做法,目的是为了保证计算效率,从下面的基准测试结果来看,Xilinx的配置似乎是有效的。 除了硬件之外,提升易用性也是关键问题,无论是对于那些使用F1进行深度学习的人,还是用FPGA编程实现更精细的点的人来...
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。
随着计算资源的不断提升和算法的改进,未来有望实现更加智能化和自动化的架构设计,为深度学习领域带来更多突破。 多目标搜索方法 1.多目标搜索方法处理同时具有多个相互冲突或相互促进的目标的优化问题。在深度神经网络搜索中,可能需要同时考虑模型的准确性、复杂度、计算效率等多个目标。 2.多目标搜索方法采用不同的...