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巩杰; 赵烁; 何虎; 邓宁;
清华大学微电子学研究所;
卷积神经网络; 动态定点量化; 硬件加速; 现场可编程门阵列; 模型压缩;
机译:朝着高效的基于流水线模板的架构,用于加速FPGA上的整个2-D和3-D CNN
机译:DNNVM:端到端编译器利用基于FPGA的CNN加速器上的异构优化
机译:具有块浮点算法的基于FPGA的高性能CNN加速器
机译:LSFQ:基于高性能FPGA的CNN加速度的低精度全整数量化
机译:使用OpenCL的FPGA加速CNN
机译:遥感应用中基于FPGA的量化神经网络混合类型实现
机译:基于FPGA的硬件加速器,用于卫星上的CNNS推理:与Myriad 2的基于Myriad 2的解决方案进行CloudScout案例研究
机译:探索基于现场可编程门阵列(FpGa)的仿真技术,加速计算机体系结构的开发和评估
机译:CNN 3X3 1X3 3X1 CNN用于CNN的WinoGrad的WinoGrad的低开销实施,3x3 1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
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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