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卷积神经网络的硬件加速技术研究及其FPGA实现
【摘 要】
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随着深度学习技术的飞速发展,深度神经网络的规模和复杂度不断提高,对计算平台的处理性能和能耗都提出了越来越高的要求。但CPU等通用计算平台受限于串行的执行模式和有限的数据带宽,并不适用于深度神经网络大规模并行计算的特征,致使通用计算机系统的算力难以充分发挥,限制了其处理深度神经网络的性能和能效。因此,专用深度神经网络硬件加速技术成为当前学术界和工业的研究热点。现场可编程门阵列(FPGA)是常用的硬件
【出 处】
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南京航空航天大学
【发表日期】
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2020年01期
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