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深度神经网络FPGA 设计进展、实现与展望

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标签: FPGA

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神经网络

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深度神经网络FPGA  设计进展、实现与展望

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本文系统总结了深度神经网络在FPGA(现场可编程门阵列)上的设计与实现进展。随着人工智能和大数据技术的发展,深度神经网络在多个领域取得显著成果,但同时也面临模型复杂度高、计算量大等挑战。FPGA以其可编程性、高性能、低能耗等优势,成为加速深度神经网络的理想选择。文章首先回顾了人工神经网络的发展历程,介绍了主流的深度神经网络模型和支持其发展的硬件平台。接着,详细分析了FPGA的发展历程、开发方式、开发流程及型号选择,并从六个方向探讨了FPGA与深度神经网络结合的产业应用研究热点。文章还总结了基于FPGA的深度神经网络设计思路、优化方向和学习策略,并讨论了FPGA型号选择及评价指标。最后,分析了影响FPGA应用于深度神经网络的五个主要因素,为相关研究提供了理论和实践指导。

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