深度学习FPGA加速器的进展与趋势

作     者：吴艳霞 梁楷 刘颖 崔慧敏 WU Yan-Xia;LIANG Kai;LIU Ying;CUI Hui-Min

作者机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验北京100190 

基　　金：国家“八六三”高技术研究发展计划项目(2016YFB1000402) 黑龙江省自然科学基金(F2018008) 哈尔滨市杰出青年人才基金(2017RAYXJ016)资助~~ 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2019年第42卷第11期

页      码：2461-2480页

摘      要：随着大数据时代的来临,深度学习技术在从海量数据中提取有价值信息方面发挥着重要作用,已被广泛应用于计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域.本文从深度学习算法的特点和发展趋势出发,分析FPGA加速深度学习的优势以及技术挑战;其次,本文从SoC FPGA和标准FPGA两个方面介绍了CPU-FPGA平台,主要对比分析了两种模型在CPU和FPGA之间数据交互上的区别;接下来,在介绍FPGA加速深度学习算法开发环境的基础上,重点从硬件结构、设计思路和优化策略这三个方面详细介绍了采用FPGA加速卷积神经网络的设计方案;最后展望了FPGA加速深度学习算法相关研究工作的发展.

主 题 词：深度学习 神经网络 CPU-FPGA 硬件加速 FPGA 

学科分类：0810[工学-土木类] 0808[工学-自动化类] 0839[0839] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11897/SP.J.1016.2019.02461

馆 藏 号：203823522...