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FPGA深度学习中不同核的探索与权衡

更新时间：2019-01-16 11:06:20 大小：3M 上传用户：z00查看TA发布的资源 标签：fpga 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

挑战1：不同的使用案例需要不同的网络和不同的优点数字速度，延迟，能量，准确性

挑战2：数十亿乘法累加运算和数十兆字节的参数数据运算符海，自定义数学和存储器层次结构

挑战3：不断推出新算法强化架构存在风险


嵌入式/低成本：

 -  Zynq（PYNQ，Zedboard，Snickerdoodle，Zybo）

 -  Snickerdoodle：Zynq 7010  - 双核ARM

•28K LUT，80个DSP，262KB RAM

 -  PYNQ：Zynq 7020  - 双核ARM

•85K LUT，220个DSP，612KB RAM

大型高性能：

 -  Virtex Ultrascale +（VCU1525，亚马逊F1等）

 -  Virtex Ultrascale + VU13P

•1.7M LUT，3.4M FF，45MB RAM

•12228 DSP（比Zynq 7010大153倍！）

 - 使用VU9P的AWS EC2：f1.16xlarge

•8个FPGA中的54720个DSP


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