多分支卷积神经网络的FPGA设计与优化
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>599 K
標(biāo)簽： 多分支卷积神经网络 FPGA 屋顶模型
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文檔介紹：针对拓宽神经网络的结构会导致计算量增大，计算性能降低，需要针对并行的网络进行更有效的优化以及调度。通过分析FPGA平台上实现卷积神经网络的计算吞吐量和所需的带宽，在计算资源和访存带宽的限制下，采用了屋顶模型进行了设计空间的探索，提出了在不同支的卷积神经网络中使用不同的循环展开因子，从而实现同一卷积层中不同支神经网络的并行计算，保证计算资源和内存资源的合理分配。实验结果表明，所提出的设计与先前研究相比获得了1.31×的性能提升。
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