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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層

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FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層的硬件加速：權(quán)重壓縮與計(jì)算單元復(fù)用

在邊緣計(jì)算與嵌入式AI領(lǐng)域，F(xiàn)PGA憑借其可重構(gòu)性與并行計(jì)算優(yōu)勢(shì)，成為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）硬件加速的核心載體。然而，傳統(tǒng)CNN模型參數(shù)量龐大，直接部署會(huì)導(dǎo)致FPGA資源耗盡與功耗激增。本文聚焦權(quán)重壓縮與計(jì)算單元復(fù)用兩大核心技術(shù)，結(jié)合Verilog代碼實(shí)現(xiàn)與工程案例，探討FPGA實(shí)現(xiàn)高效卷積層加速的解決方案。

電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化
2025-09-22

FPGA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層硬件加速

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