面向深度学习的FPGA硬件加速机制研究任务书

 2020-02-11 12:02

1. 毕业设计(论文)主要内容:

深度学习是人工智能领域中最受关注的一个技术,在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域获得了极佳的效果。fpga作为一种新兴的加速设备,依靠它低功耗、可重配置等优点,逐渐得到了广泛地研究与应用。构建cpu fpga平台,研究fpga加速机制,加速深度学习算法中的神经网络模型,并利用异构并行编程语言opencl编写在fpga上执行的内核程序。实验中,将fpga深度学习加速性能与gpu深度学习性能进行比较。

论文主要设计内容:


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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

主要任务要求:


1. 阅读15篇相关文献(不少于3篇外文文献),并每篇书写200~300字文献摘要(装订成册,带封面);
2. 认真填写周记,完成至少1500字幵题报吉(“设计的目的及意义”至少800汉字;“基本内容和技术方案”至少400汉字;进度安排应尽可能详细;教指导教师意见应包含:学生的调研是否充分?基本内容和技术方案是否已明确?是否已经具备幵始设计(论文)的条件?能否达到预期的目标?是否同意进入设计(论文)阶段?);
3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);
4. 元成系统的编码与调试;
5. 完成10000字以上的毕业论文;
6. 进行论文答辩。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

2019/02/28:完成基础知识学习,并撰写开题报告。

2019/03/15:完成cpu fpga软硬件平台搭建。

2019/04/30:研究面向深度学习的fpga加速机制。

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4. 主要参考文献

洪启飞. 面向深度学习的 FPGA 硬件加速平台的研究. 2018. Master's Thesis. 电子科技大学.

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