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猫
xiangze.github.io
FPGAを用いてdeep learningの識別処理を行うことによる優位性として 回路規模 消費電力 が挙げられる。 ネットワーク構成があらかじめ指定されている場合にはメモリ管理ユニットやDMAの動作が不要になり回路規模、消費電力がその分削減されること、 動作も予測可能なことから待機時間を削減できクロックあたりの計算処理量を増大できることなどに起因する。特に畳み込みニューラルネット(CNN)では各層の要素変数を計算するのに使われる前の層の要素が空間的に局在し共有されることが多いので効率化が行いやすい。 また設計、使用する際に注意すべき点として 動作周波数 可塑性、拡張性 実装難易度、正確さ が挙げられる。効率的に動作が可能なネットワーク構成は制限される上、その組み合わせ内で期待通り動作しているかを確認するためにシミュレーションやオンチップデバッガ(signaltap, chipscopeな
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