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牛朝旭; 孙海江;
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;
中国科学院大学;
卷积神经网络; 现场可编程门阵列; Winograd算法; 流水线; 并行计算;
机译:WINONN:使用稀疏Winograd算法优化基于FPGA的卷积神经网络加速器
机译:WRA:使用新型Winograd分解算法的卷积神经网络的2.2至6.3 TOPS高度统一的动态可重新配置加速器
机译:基于OpenCL的异构计算框架下基于FPGA的卷积神经网络加速器设计
机译:基于FPGA的加速器实现,用于使用Winograd算法进行Yolov2对象检测
机译:基于FPGA的嵌入式设备卷积神经网络的加速器
机译:基于GOR算法的蛋白质二级结构预测的FPGA加速器
机译:基于WinoGrad的Yolo高效优化框架FPGA加速器
机译:基于FpGa的高效集群检测算法实现时间投影室偏振计中的条带检测器读出系统。
机译:Winograd为CNN的WinoGrad的低开销实现,其中3×3,1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
机译:生成时钟信号,以实现基于周期的,可重复的基于FPGA的FPGA硬件加速器
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