一种FPGA集群轻量级深度学习计算架构设计及实现OACSTPCD
Design and Implementation of Lightweight Deep Learning Computing Architecture for FPGA Cluster
传感器技术的发展带来了边缘、端设备功能的迅速迭代升级,也带来了战场前端的数据量成倍增长.针对边缘、端设备数据量的急剧增长和芯片计算处理能力的矛盾,结合Map/Reduce框架,提出了一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)计算集群资源的深度学习架构,能够实现多个深度学习算法的并行快捷部署和应用.该轻量级深度学习计算架构同时满足军事应用对"端"的智能处理能力提出的新要求,即不仅局限于数据采集和…查看全部>>
With the development of sensor technology,the functions of edge or terminal equipment are rapidly upgraded,and the data quantity of front-end battlefield increases exponentially.According to the contradiction between the inability of chips and the sharp growth of data volume on edge and terminal equipment,combined with the Map/Reduce framework,a deep learning architecture based on field programmable gate array(FPGA)computing cluster resources is proposed,whi…查看全部>>
刘红伟;潘灵;吴明钦;韩毅辉;侯云;席国江
敏捷智能计算四川省重点实验室,成都 610036||中国西南电子技术研究所,成都 610036敏捷智能计算四川省重点实验室,成都 610036||中国西南电子技术研究所,成都 610036敏捷智能计算四川省重点实验室,成都 610036||中国西南电子技术研究所,成都 610036敏捷智能计算四川省重点实验室,成都 610036||中国西南电子技术研究所,成都 610036敏捷智能计算四川省重点实验室,成都 610036||中国西南电子技术研究所,成都 610036敏捷智能计算四川省重点实验室,成都 610036||中国西南电子技术研究所,成都 610036
电子信息工程
深度学习边缘计算端设备海量数据实时处理
deep learningedge computingterminal equipmentmassive datareal-time processing
《电讯技术》 2024 (1)
14-21,8
四川省重点研发计划项目(2022YFG0231)四川省自然科学基金项目(2023NSFSC0497)
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