Optimización de la compresión para implementar redes neuronales convolucionales en FPGA
Autores: Zhang, Min; Li, Linpeng; Wang, Hai; Liu, Yan; Qin, Hongbo; Zhao, Wei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Optimización de la compresión para implementar redes neuronales convolucionales en FPGA
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
FPGA
Aceleración de CNN
Estrategia de compresión
Poda
Cuantización
Técnica de almacenamiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
El Field Programmable Gate Array (FPGA) es ampliamente considerado como una plataforma prometedora para la aceleración de redes neuronales convolucionales (CNN). Sin embargo, el gran número de parámetros de las CNNs genera una carga pesada de cómputo y memoria para la implementación de CNN basada en FPGA. Para resolver este problema, este documento propone una estrategia de compresión optimizada y realiza un acelerador basado en FPGA para CNNs.
Descripción
El Field Programmable Gate Array (FPGA) es ampliamente considerado como una plataforma prometedora para la aceleración de redes neuronales convolucionales (CNN). Sin embargo, el gran número de parámetros de las CNNs genera una carga pesada de cómputo y memoria para la implementación de CNN basada en FPGA. Para resolver este problema, este documento propone una estrategia de compresión optimizada y realiza un acelerador basado en FPGA para CNNs.