【摘 要】
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近几年来,随着人工智能的迅猛发展,卷积神经网络在图像识别、自动驾驶等领域发挥着越来越重要的作用。作为一种计算密集型网络,卷积神经网络需要大量的计算资源与时间,而卷积
【机 构】
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上海大学材料科学与工程学院,中国科学院上海高等研究院
【基金项目】
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国家重点研发计(2017YFA206104);上海市科学技术委员会科研计划项目(16511108701);张江管委会公共服务平台项目(2016-14)
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近几年来,随着人工智能的迅猛发展,卷积神经网络在图像识别、自动驾驶等领域发挥着越来越重要的作用。作为一种计算密集型网络,卷积神经网络需要大量的计算资源与时间,而卷积层是网络中运算量最大的部分。针对这一结构特点,设计基于FPGA的流水线乘加模块与池化模块,并在多个维度上提高了卷积-池化层运算过程中的并行度。经过验证,该FPGA加速单元的加速效果能够达到CPU与GPU的7倍和3倍,同时功耗仅为它们的27.67%和18.93%。
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