研究人员和开发者将致力于针对 FPGA 的特点对深度学习算法进行优化,例如探索更高效的模型压缩方法、量化技术以及硬件友好的算法结构等,以进一步提高 FPGA 在深度学习中的性能和效率。同时,也可能会出现一些新的基于 FPGA 的深度学习算法创新,拓展其应用领域。 应用领域的拓展:除了在图像识别、语音处理、自动驾驶等领域的...
FPGA比DSP拥有更快的速度,可以实现非常复杂的高速逻辑,FPGA比ASIC(专用芯片)有更短的设计周期和灵活性,免去昂贵的开版费用,而且可以随时裁减,增加你想要的功能达到规避设计风险,回避芯片厂商的限制。另外知识产权的概念不断涌现,仿制别人抄袭,FPGA完全让设计的智慧得以保护。让公司的利益在较长时间内得到保证。随FPGA...
这个过程包括三种神经毒素的应用，每种毒素分别给不同的动物施用：(i) 在大脑表面局部应用的bicuculline...
fpga在深度学习领域主要还是inference加速用途，如果使用浮点运算比如altera家的产品，功耗其实和gpu是一个量...
我个人觉得FPGA在数据中心做深度学习是有问题的。当然微软除外，因为微软的FPGA使用另外有一套逻辑。请...
zedboard在网上的资源比较多，复现起来较为容易，适合从头开始，上手比较快。但是zedboard在供电设计上有...
能够熟练用vivado里面的IP核可能有帮助，在zedboard上系统里搭建Python吧。你现在做到哪儿了 ...
现场可编辑逻辑门阵列(FPGA) 深度学习(Deep Learning) 用纯FPGA做深度学习的大模型量化推理,可行吗? 最近在做图像去噪相关的FPGA高效部署,但是不知道从何下手,不知道是否可行显示全部 关注者2 被浏览94 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 ...
第一种抛开不谈,这种支持没有什么好说的,就是解析TFLite量化模型,然后底层需要支持INT8的运算,以及需要更高效的支持INT8的卷积运算,包括类似ARM v8.2的dot指令产生等,大家都会做。而这里想谈谈第二点,这里面其实也是很自由发挥的点,第一是如何支持类似INT N 的量化,而不仅仅是INT 8,如FPGA,其实可以跑类似INT...
不会的，所有有意愿有能力用FPGA的人，最后都会因为性能和批量生产的成本而去设计-流片-生产ASIC去了。