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...
深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望_焦李成__ 下载积分:1000 内容提示: 第45 卷 第 3 期计 算 机 学 报 Vol. 45 No. 3 2022 年 3 月 CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS Mar. 2022 收稿日期:2020-5-18;在线发布日期:2021-01-11. 本课题得到国家自然科学基金重点项目(61836009)、国家自然科学基金创新研究...
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...
第六章为总结与展望，总结了本书的主要内容和贡献，并探讨了未来研究的方向。内容摘要 理论与实践相结合。本书不仅介绍了深度神经网络的基本原理和FPGA的硬件设计基础，还通过具体实例来展示了深度神经网络在FPGA上的实现方法和应用场景。系统性强。本书从深度神经网络的模型优化、FPGA硬件设计和优化算法的代码实现等多...
严格来说，机器学习是人工智能的一个分支，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为；而深度学习是实现机器学习的一种技术，该技术使得机器学习能够实现众多的应用并拓展了人工智能的领域范围。图1-1为人工智能、机器学习、深度学习的关系图，而图1-2为深度学习与传统机器学习的区别。第1章深度学习及AI芯片 图1-...
本书从深度神经网络和AI芯片研究现状出发,系统地论述了目前深度学习主流开发平台和深度神经网络基于FPGA平台实现加速的开发原理和应用实例。全书主要包括5部分:第1～2章介绍了深度神经网络的发展,并总结了深度学习主流开发平台和AI芯片的研究现状;第3～6章在对深度神经网络基础层算子、FPGA进行了介绍后,总结了FPGA神经网...
Contents目录第1章深度学习及AI芯片第2章深度学习开发平台第3章深度神经网络基础层算子介绍第4章FPGA基本介绍第5章FPGA神经网络开发基础第6章FPGA神经网络计算的RTL级开发第7章基于FPGA实现YOLOV2模型计算加速实例分析第8章基于OpenCL的FPGA神经网络计算加速开发第9章神经网络压缩与加速技术全套可编辑PPT课件第1章深度...
深度神经网络FPGA设计与实现PPT完整全套教学课件 星级: 524 页 深度神经网络FPGA设计与实现 课件 第6章 FPGA神经网络计算的RTL级开发 星级: 67 页 深度神经网络FPGA设计与实现 课件第5、6章 FPGA神经网络开发基础、 FPGA神经网络计算的RTL级开发 星级: 104 页 深度神经网络FPGA设计与实现 课件 第3章 深度神...