fpgaConvNet公司

fpgaConvNet:在fpga上映射卷积神经网络的框架。卷积神经网络(ConvNets/CNNs)是一种强大的深度学习模型,在许多人工智能任务中都显示了最先进的准确性,从基于ConvNet的目标检测器到神经图像字幕。在这种情况下,FPGA构成了一个很有前途的ConvNet部署平台,可以满足不断出现的ConvNet应用带来的高性能需求和功率限制。然而,要在FPGA上有效地映射ConvNets,需要深入学习的实践者具备硬件设计方面的专业知识和熟悉FPGA开发工具链,因此构成了一个重要的障碍。fpgaConvNet是一个框架,它自动将convnet映射到基于FPGA的可重构平台上。从ConvNet模型的高级描述开始,fpgaConvNet考虑输入ConvNet工作负载和应用程序级性能需求,包括吞吐量、延迟和多目标标准,以生成针对目标FPGA的优化流加速卡。fpgaConvNet是由伦敦帝国理工学院的智能数字系统实验室(iDSL)开发的。

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