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相关论文整理为了参与本次比赛，我们先后准备了三篇论文，分别叙述了自底向上DNN设计方法的创作动机[1]，SkyNet的设计思路[2]和用于终端设备的FPGA/DNN协同设计策略[3]。
基于FPGA的深度学习加速器综述：挑战与机遇.FPGA的神经网络加速器如今越来越受到AI社区的关注，本文对基于FPGA的深度学习加速器存在的机遇与挑战进行了概述。.近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。.在图像、视频、语音处理...
专访FPGA2017最佳论文得主深鉴科技：深度学习的最大瓶颈是带宽问题而非计算.近日，深鉴科技的ESE语音识别引擎的论文在FPGA2017获得了唯一的最佳论文ESE:EfficientSpeechRecognitionEnginewithSparseLSTMonFPGA。.该项工作聚焦于使用LSTM进行语音识别的场景，结…
自动驾驶系列报告三：车载芯片篇，自动驾驶芯片，GPU的现在和ASIC的未来.docx,内容目录一、车载芯片的发展趋势（CPU-GPU-FPGA-ASIC）4二、车载芯片的过去—以CPU为核心的ECU5ECU的核心CPU5分布式架构向多域控制器发展5三、车载芯片...
但GPU的性能强悍的同时耗能也很高，而FPGA因为编程和优化都是直接在硬件层面进行的，能耗会低很多。.机器开发中的计算.现在我们可以叙述正题了。.前文提到，FPGA在处理机器人需要的某些数据的时候的优势会比CPU大很多。.没错，就是感知计算。.我们不...
机器学习教程之半监督学习Co-training协同训练(论文、算法、数据集、代码)这篇博客介绍的是一篇用于半监督分类问题的方法:协同训练Co-training，A.BlumandT.Mitchell,“Combininglabeledandunlabeleddatawithco-training,”inProc.ofthe11thAnnualConf.onComputationalLearning...
最近几年，FPGA这个概念越来越多地出现。例如，比特币挖矿，就有使用基于FPGA的矿机。还有，之前微软表示，将在数据中心里，使用FPGA“代替”CPU，等等。其实，对于专业人士来说，FPGA并不陌生，它一直都被广泛使用。但是，大部分人…
FPGA那些事儿之异构计算FPGA那些事儿之异构计算简介FPGA概览传统FPGA开发传统FPGA与软件开发对比传统FPGA开发方式基于OpenCL的FPGA开发OpenCL是个whatOpenCL案例分析采用CPU模拟FPGAFPGA设备上运行矩阵乘...
基于FPGA的深度学习目标检测的实现ImplementationDeepLearningTargetDetectionBased师：单江东副教授期：2020年12吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，进行研究工作所取得的成果。.除文中已经注明引用的...
FPGA（FieldProgrammableGateArray）于1985年由xilinx创始人之一RossFreeman发明，虽然有其他公司宣称自己最先发明可编程逻辑器件PLD，但是真正意义上的第一颗FPGA芯…
计算机图形处理器(GraphicsProcessingUnit，GPU)被定义为“一个单芯片的处理器，集成了几何变换、光照、三角形构造、裁剪和绘制引擎等功能，并具有每秒至少1千万个多边形的...
由于指令流的控制逻辑复杂,不可能有太多条的指令流,因此GPU使用SIMD(单指令流多数据流)来让多个执行单元以同样的步调处理不同的数据,CPU也支持SIMD指令。而FPGA每个逻辑...
【GPU论文FPGA论文数字图像处理论文图形图像处理论文】基于FPGA的图像处理技术的研究与实现【摘要】:随着科技水平的发展和生活质量的提升,在生产生活中,...
GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片_材料科学_工程科技_专业资料2人阅读|次下载GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片_材料科学_工程科技_专业资料。+申请认证文...
【摘要】:大型FPGA设计要花费很长时间才能将硬件描述语言转化为比特流文件,其中布局和布线最为耗时。GPU可以支持高度并行计算,具有良好的通用性,因此本课题选用GPU设计实现并...
所以,对于平均性能,看的就是FPGA加速器架构上的优势是否能弥补运行速度上的劣势。如果FPGA上的架构优化可以带来相比GPU架构两到三个数量级的优势,那么FPGA在平均性能上会好于GPU。例...
是的，我也觉得非常酷。这个平台的惊人之处是它在架构方面比FPGA更加粗粒度，因此灵活性更低，但却很可能表现更好。非常有意思。KnuEdge的KnuPath在2016年6月时我在Twitte...
GPU和FPGA都接触过全程参与一个项目两个不同平台的调试最清楚了。GPU强于计算，浮点运算，乘除非常快，...
横向对比CPU,GPU,FPGA,ASIC计算能力,实际对比的是:1.硬件芯片的乘加计算能力。2.为什么有这样乘加计算能力?3.是否可以充分发挥硬件芯片的乘加计算能力?带着...
实验发现,随着隐藏层神经元数量的增加,FPGA加速的性能逐渐接近于CPU,而FPGA的能效比CPU和GPU都高;针对卷积神经网络,类似地,我们为训练和推理两个阶段设计了通用的并行加速方...