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基于FPGA的深度学习分类算法高效实现: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2019年第12期40卷 3425-3430页; 作者：杜慧敏顾文宁张霞西安邮电大学电子工程学院; 为在嵌入式应用领域中实现高性能、低功耗的深度学习算法,针对网络的前向传播过程,通过设计指令格式和数据格式来传输CNNs计算所需要的参数,采用基于FPGA的软硬件协同设计的方法,构建面向嵌入式应用的深度学习分类系统。实验结果表明,在...; 为在嵌入式应用领域中实现高性能、低功耗的深度学习算法,针对网络的前向传播过程,通过设计指令格式和数据格式来传输CNNs计算所需要的参数,采用基于FPGA的软硬件协同设计的方法,构建面向嵌入式应用的深度学习分类系统。实验结果表明,在100MHz的工作频率下,与GPU实现相比,该加速器在保证分类精度的情况下,整个网络的平均性能为0.08GOP/s,能耗比为GTX 1070的2.29倍,功耗仅为GPU的2.114%。; 来源：详细信息评论

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