| ZYNQ的卷积神经网络硬件加速通用平台设计 |
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| 引用本文： | 冯光顺,应三丛.ZYNQ的卷积神经网络硬件加速通用平台设计[J].单片机与嵌入式系统应用,2019,19(3):3-6,9. |
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| 作者姓名： | 冯光顺 应三丛 |
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| 作者单位： | 四川大学 计算机学院,成都,610065;四川大学 计算机学院,成都,610065 |
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| 基金项目： | 四川省科技厅科技支持项目 |
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| 摘 要： | 近年来卷积神经网络(CNN)在人工智能领域备受关注,被越来越多应用到实际生产中。为了较好地实现工程应用,需要将算法固化到嵌入式平台上。由于卷积神经网络的数据计算并行度高、计算量大,现场可编程门阵列成为对其进行硬件加速的重要工具。本文基于Xilinx ZYNQ ZC706设计实现了卷积神经网络硬件加速的通用平台,可以满足不同卷积神经网络算法模块实现硬件加速的需求。
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| 关 键 词： | ZC706 卷积神经网络 硬件加速 FPGA ZYNQ |
Design of Hardware Acceleration General Platform for CNN Based on ZYNQ |
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| Feng Guangshun,Ying Sancong.Design of Hardware Acceleration General Platform for CNN Based on ZYNQ[J].Microcontrollers & Embedded Systems,2019,19(3):3-6,9. |
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| Authors: | Feng Guangshun Ying Sancong |
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| Affiliation: | (School of Computer Science,Sichuan University,Chengdu 610065,China) |
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| Abstract: | Feng Guangshun;Ying Sancong(School of Computer Science,Sichuan University,Chengdu 610065,China) |
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| Keywords: | ZC706 convolutional neural network hardware acceleration FPGA ZYNQ |
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