最新基于FPGA的深度学习加速器综述论文(附下载)

1 月 17 日 专知

【导读】来自中国科学技术大学的研究人员在Arxiv公布了关于基于FPGA的深度学习加速器综述论文,详述最新进展,欢迎查看

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随着深度学习的快速发展,神经网络和深度学习算法被广泛应用于图像、视频和语音处理等各个领域。然而,神经网络模型越来越大,表现在模型参数的计算中。尽管研究人员目前在GPU平台上进行了大量的工作,以提高计算性能,但专用硬件解决方案是必不可少的,而且与纯软件解决方案相比正在形成优势。本文对基于FPGA的神经网络加速器进行了系统的研究。具体来说,我们分别回顾了针对特定问题设计的加速器、特定算法、算法特性和通用模板。我们还比较了不同设备和网络模型下基于FPGA的加速器的设计和实现,并与CPU和GPU的版本进行了比较。最后,我们提出讨论FPGA平台上加速器的优缺点,并进一步探讨未来研究的机会。



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