【摘 要】
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随着数据挖掘、深度学习等领域的火热的发展，在嵌入式设静实现深度学习等计算量较大的算法已经成为一种趋势。由于传统CPU和GPU平台已经难以保证算法实时性的情况下，利用FPGA高
【机 构】
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福建师范大学、福建省光电传感应用工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41701491);福建省自然科学基金项目(2017J01464)
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随着数据挖掘、深度学习等领域的火热的发展，在嵌入式设静实现深度学习等计算量较大的算法已经成为一种趋势。由于传统CPU和GPU平台已经难以保证算法实时性的情况下，利用FPGA高性能低功耗的特点对复杂算法实现硬件加速，有着较好的优势。利用Xilinx公司的HLS工具，基于粒子群算法设计一套硬件加速方法。该方法可实现算法优化方案的自动化寻找，极大地提升了设计效率。实验结果表明，该优化方法在寻找一般算法的较优方案上具有一定程度上的通用性。
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