一种深度学习模型的FPGA加速执行方法及相关装置

摘要

本申请公开了一种深度学习模型的FPGA加速执行方法，包括：FPGA云服务器根据模型计算量和FPGA板卡计算量对待执行的深度学习模型进行拆分处理，得到深度学习模型中所有卷积核的拆分配置数据；根据拆分配置数据将深度学习模型中的卷积核部署至对应的FPGA板卡，得到多个待执行FPGA板卡；控制多个待执行FPGA板卡执行深度学习模型计算操作。通过将深度学习模型中的所有卷积核拆分至对应的FPGA板卡中进行计算操作，实现将模型拆分计算，而不是在少数几个FPGA板卡中加载过多的计算功能，避免产生硬件浪费，提高硬件性能的利用率。本申请还公开了一种深度学习模型的FPGA加速执行装置、服务器以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。