多分支卷積神經網絡的FPGA設計與優(yōu)化
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：599 K
標簽： 多分支卷積神經網絡 FPGA 屋頂模型
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文檔介紹：針對拓寬神經網絡的結構會導致計算量增大，計算性能降低，需要針對并行的網絡進行更有效的優(yōu)化以及調度。通過分析FPGA平臺上實現(xiàn)卷積神經網絡的計算吞吐量和所需的帶寬，在計算資源和訪存帶寬的限制下，采用了屋頂模型進行了設計空間的探索，提出了在不同支的卷積神經網絡中使用不同的循環(huán)展開因子，從而實現(xiàn)同一卷積層中不同支神經網絡的并行計算，保證計算資源和內存資源的合理分配。實驗結果表明，所提出的設計與先前研究相比獲得了1.31×的性能提升。
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