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下载次数: 0
上传时间: 2021-03-12
详细说明：CFU游乐场
需要更快的ML处理器？ 自己做！
该项目提供了一个框架，一个工程师，实习生或学生可以用它来设计和评估改进的基于FPGA的“软”处理器，特别是增加的机器学习（ML）任务的性能。 目的是抽象出大多数基础结构细节，以便用户可以快速上手，并专注于添加新的处理器指令，在计算中利用它们并测量结果。
该项目可实现处理器改进方面的快速迭代-每天多次迭代。
这是最高级别的工作方式：
选择一个TensorFlow Lite模型; 提供量化的人员检测模型
在Arty FPGA板上执行推理以获取每层的周期数
选择一个TFLite运算符进行加速，并深入研究该代码
设计可以替代多个基本操作的新指令
构建执行新指令的自定义功能单元（少量硬件）
修改TFLite / Micro库内核以使用新指令，这些指令可以作为内在函数调用语法使用。
重建FPGA Soc，重新编译TFLM库，然后重新运行以评估
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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