面向深度学习的FPGA硬件加速机制研究任务书

 2020-02-11 12:02
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:


1. CPU、GPU、FPGA不同处理器的特征研究。

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