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搜索资源 - 基于FPGA加速的卷积神经网络识别系统
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FPGA-嵌入式-电路-板卡-设计开发-承接-承包-外包
我们提供完善的FPGA设计开发、嵌入式系统、板卡设计开发等相关解决方案。 1、提供基于Xilinx/Altera FPGA的高性能计算(HPC)硬件平台、FGPA加速卡,本硬件加速平台基于PCI Express总线,采用超高性能FPGA作为运算节点。在高性能计算(High Performance Computing)上表现出卓越的性能。尤其适合于大规模逻辑运算。具备高性能、低功耗、低成本、可编程的特性。 2、本平台为我司自主研发,可以根据用户实际需要进行修改定制: 定制算法与逻辑; 定制PC
所属分类:
嵌入式
发布日期:2017-08-30
文件大小:226304
提供者:
aoshi_0303
基于FPGA加速的卷积神经网络识别系统
针对卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢、功耗大的问题,采用FPGA平台设计了并行化的卷积神经网络推断系统。通过运算资源重用、并行处理数据和流水线设计,并利用全连接层的稀疏性设计稀疏矩阵乘法器,大大提高运算速度,减少资源的使用。系统测试使用ORL人脸数据库,实验结果表明,在100 MHz工作频率下,模型推断性能分别是CPU的10.24倍,是GPU的3.08倍,是基准版本的1.56倍,而功率还不到2 W。最终在模型压缩了4倍的情况下,系统识别准确率为95%。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-15
文件大小:410624
提供者:
weixin_38701312