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基于改进动态配置的FPGA卷积神经网络加速器的优化方法

陈朋 陈庆清 王海霞 张怡龙 刘义鹏 梁荣华

高技术通讯2020,Vol.30Issue(3):240-247,8.
高技术通讯2020,Vol.30Issue(3):240-247,8.DOI:10.3772/j.issn.1002-0470.2020.03.004

基于改进动态配置的FPGA卷积神经网络加速器的优化方法

Optimization method of FPGA convolutional neural network accelerator based on improved dynamic configuration

陈朋 1陈庆清 2王海霞 1张怡龙 2刘义鹏 1梁荣华1

作者信息

  • 1. 浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州 310000
  • 2. 浙江工业大学信息工程学院 杭州 310000
  • 折叠

摘要

关键词

卷积神经网络(CNN)/现场可编程门阵列(FPGA)/模块复用/流水线/动态定点

引用本文复制引用

陈朋,陈庆清,王海霞,张怡龙,刘义鹏,梁荣华..基于改进动态配置的FPGA卷积神经网络加速器的优化方法[J].高技术通讯,2020,30(3):240-247,8.

基金项目

国家自然科学基金 (U1909203,61527808),浙江省属高校基本科研业务费专项资金(RF-C2019001)和浙江省重点研发计划(2019C01007)资助项目. (U1909203,61527808)

高技术通讯

OACSTPCD

1002-0470

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