一种面向卷积神经网络的FPGA与GPU异构并行处理技术

摘要

文章分析了FPGA和GPU在加速卷积神经网络的优劣所在,提出使用FPGA和GPU共同加速卷积神经网络的思想,并设计了面向卷积神经网络的FPGA与GPU异构并行处理系统,详细介绍了该系统三个模块(流处理加速模块、并行数据处理模块、控制与通信模块)的功能及具体设计.基于LeNet-5网络和mnist数据集进行了仿真测试,使得网络的执行效率提高了近20％而识别正确率几乎没有降低.