【摘 要】
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使用硬件平台实现卷积神经网络的计算可以获得良好的加速效果和功耗,但由于卷积神经网络模型庞大、计算复杂、硬件平台资源有限,在实际应用中多个卷积神经网络任务之间只能串
【机 构】
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天津大学微电子学院,天津市成像与感知微电子技术重点实验室
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使用硬件平台实现卷积神经网络的计算可以获得良好的加速效果和功耗,但由于卷积神经网络模型庞大、计算复杂、硬件平台资源有限,在实际应用中多个卷积神经网络任务之间只能串行计算,这导致系统在处理多个任务时的实时性较差.为提升硬件系统的实时性,提出一种多卷积神经网络任务实时切换方法 .基于FPGA(Field Programmable Gate Array)平台进行卷积神经网络部署,根据功能划分系统模块.采用"任务序列+控制模块"的设计结构,控制系统根据卷积神经网络任务的优先级进行计算和切换;在
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