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【论文解读】FPGA实现卷积神经网络CNN（一）：CNP:ANFPGA-BASEDPROCESSORFORCONVOLUTIONALNETWORKS博主评论：目前在移动端部署深度学习推断的需求越来越多，博主认为这类需求属于边缘计算的一部分，目前移动端的...
论文阅读之FPGA硬件加速Review时间：2019本文聚焦于使用FPGA进行CNN的加速，主要总结了近期深度学习框架的FPGA加速器，希望能为深度学习研究者研究有效的硬件加速器指明方向。关键词主要有：自适应框架、卷积神经网络，深度学习，动态...
性能巅峰：AgilexFPGA架构强化全解读.在今年的FPGA国际研讨会（ISFPGA’20）上，英特尔发表了一篇名为《ArchitecturalEnhancementsinIntelAgilexFPGAs》的论文，它在技术层面详细介绍了英特尔的新旗舰FPGA-Agilex系列的若干重大的架构创新。.相比Altera时代的顶级FPGA系列...
前情求生欲以下解读与见解均为我的个人理解，要是我有哪里曲解了，造成了不必要的麻烦，可以联系我删除文章，也可以在评论区留言，我进行修改。也欢迎大家在评论区进行交流，要是有什么有意思的paper也可以留言，…
结论这篇论文在shuffleNet网络的基础上，基于FPGA的特点进行了网络修改。包括网络结构和量化，最终的精度都高于以往的几个网络。结果还是不错的，只是这样手动微调网络并不是很具有普遍性，而且涉及到很多微调技术，也不一定适合每个网络。
《电子技术应用》与从前的Altera、现在的IntelFPGA一直有良好的合作，刊登了许多基于IntelFPGA的技术应用论文，小编整理于此，欢迎相关领域研究者参考借鉴！
本视频介绍了模型压缩方向的4篇论文，分别是Pruning（Nips'15）和DeepCompression（ICLR'16，BestPaper），以及两个硬件加速器EIE（ISCA'16）和ESE（FPGA'17，BestPaper）。
《FPGA功耗及热点分析》论文解读功耗分析工具研究现状功耗分类功耗优化分类功耗与电路可靠性系统级功耗分析系功耗模型FPGA的RC热模型和HotSpot软件
FPGA芯片领域顶级会议FPGA2017于2月24日在加州Monterey结束。在本次大会上，斯坦福大学在读PhD、深鉴科技联合创始人韩松等作者的论文ESE:EfficientSpeechRecognitionEnginewithSparseLSTMonF…
基于FPGA的深度学习加速器综述：挑战与机遇.FPGA的神经网络加速器如今越来越受到AI社区的关注，本文对基于FPGA的深度学习加速器存在的机遇与挑战进行了概述。.近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。.在图像、视频、语音处理...
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