基于硬件特征信息的神经网络加速器故障脆弱性评估方法.pdf

硬件加速器执行的方法、硬件加速器和神经网络装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113407747 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110282175.6 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-20 约3.39万字 31页立即下载

基于FPGA的三值残差神经网络硬件加速器：设计、实现与优化.docx 基于FPGA的三值残差神经网络硬件加速器：设计、实现与优化一、引言 1.1研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，深度学习在众多领域取得了巨大的成功，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。深度学习模型通过构建复杂的神经网络结构，能够自动从大量数据中学习特征和模式，从而实现对各种任务的高效处理。然而，随着神经网络规模和复杂度的不断增加，其计算量呈指数级增长，对计算资源和时间的需求也日益迫切，这给深度学习的实际应用带来了严峻的挑战。例如，在实时图像识别任务中，需要在短时间内对大量图像数据进行处理和分析，传统的计算设备难以满足这种实时性要求；在智能安防监控系统中，需要对海量的视频流数据进行实

2025-02-24 约4.29万字 35页立即下载

基于卷积神经网络的硬件加速器设计及实现.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的硬件加速器设计及实现第一章卷积神经网络概述第一章卷积神经网络概述 (1)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别、图像分类、物体检测等计算机视觉任务。CNN的核心思想是通过卷积操作和池化操作提取图像特征，然后通过全连接层进行分类。与传统的图像处理方法相比，CNN能够自动学习图像中的层次化特征，无需人工设计特征，因此在图像识别领域取得了显著的成果。 (2)CNN的结构通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核（也称为滤波器）提取图像特征，池化层用于降低特征图的尺寸，减少

2025-01-18 约2.57千字 5页立即下载

神经网络加速器硬件的验证系统与验证方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114580626 A (43)申请公布日 2022.06.03 (21)申请号 202011527016.X (22)申请日 2020.12.22 (30)优先权数据 109142013 2020.

2023-05-10 约1.13万字 13页立即下载

2025-04-11 约2.21万字 36页立即下载

硬件加速与神经网络.pptx 数智创新变革未来;;引言：硬件加速与神经网络概述;引言：硬件加速与神经网络概述;引言：硬件加速与神经网络概述;引言：硬件加速与神经网络概述;神经网络基础：结构、训练与推理;神经网络基础：结构、训练与推理;神经网络基础：结构、训练与推理;硬件加速原理：计算、存储与通信优化;硬件加速原理：计算、存储与通信优化;硬件加速原理：计算、存储与通信优化;主流硬件加速器：GPU、FPGA、ASIC介绍;主流硬件加速器：GPU、FPGA、ASIC介绍;主流硬件加速器：GPU、FPGA、ASIC介绍;硬件加速器对比：性能、功耗与可扩展性;硬件加速器对比：性能、功耗与可扩展性;硬件加速器对比：性能、功耗与可扩展性

2024-01-17 约小于1千字 30页立即下载

硬件加速神经网络.pptx 硬件加速神经网络数智创新变革未来神经网络概述硬件加速需求硬件加速原理常见硬件加速器 硬件加速器比较硬件加速优化技术硬件加速应用案例总结与展望目录页ContentsPage硬件加速神经网络神经网络概述神经网络概述神经网络的应用领域神经网络的定义和基础1.神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到广泛应用，并在人脸识别、自动驾驶等具体场景中发挥着重要作用。2.神经网络能够与深度学习技术相结合，提高模型的性能和泛化能力，进一步拓展了其应用领域。3.神经网络的应用需要考虑到数据隐私、安全性和伦理等问题，确保技术的合理应用和发展。1.神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，由大量

2024-01-14 约5.82千字 34页立即下载

神经网络硬件加速.pdf 神经网络硬件加速 T目录 ■CONTENTS 第一部分神经网络计算需求2 第二部分硬件力口速技术概览7 第三部分专用加速器设计原14 第四部分FPGA在加速中的应用21 第五部分ASIC加速器的优势26 第六部分软硬件协同优化策略31 第七部分加速器能效比分析40 第八部分未来发展趋势探讨45 第一部分神经网络计算需求关键词关键要点【计算密集性】： 1.神经网络的计算主要集中在矩阵乘法和非线性激活函数的计算上，这些操作通常需要大量的浮点运算。随着神经网络模型的深度和宽度不断增加，计算需求呈指数级增长。 2.卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等特定类型神经网络的计算需求尤为

2025-06-08 约4.23万字 53页立即下载

2025-03-11 约1.31万字 18页立即下载

一种基于帧内数据差值神经网络加速方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112836797 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110117712.1 (22)申请日 2021.01.28 (71)申请人杭州国芯科技股份有限公司

2023-06-04 约1.98万字 16页立即下载

基于HLS的FPGA卷积神经网络加速器的创新设计与性能优化.docx 一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，人工智能技术飞速发展，其中卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要分支，在众多领域展现出了强大的应用潜力。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够自动提取数据的特征，实现对图像、视频、语音等多种类型数据的高效处理。在图像识别领域，CNN可以准确地对各类图像进行分类，如在MNIST手写数字识别任务中，CNN能够达到极高的准确率，为文档处理、邮政分拣等实际应用提供了有力支持；在目标检测方面，基于CNN的算法如FasterR-CNN、YOLO等，能够快速准确地识别

2025-02-21 约3.63万字 28页立即下载

基于SpinalHDL的高性能神经网络加速器设计.pdf 摘要众所周知，芯片的性能在很大程度上受到工艺制程的影响。近年来由于摩尔定律的逐渐放缓，使得计算芯片难以依靠制程的发展而提高性能，但是另一方面深度学习的发展使得其对算力的需求迅速增长。因此需要重新思考新的体系结构来解决现在越来越大的算力需求和由于半导体工艺制约导致的计算芯片的性能增长达到瓶颈的问题。目前传统的神经网络加速器在加速神经网络的时候往往不能兼顾性能和灵活性。即使目前性能最强的基于ASIC的加速器，由于其定制化极高，在面对新 的神经网络算法时会有可重用性低，灵活性

2024-09-25 约8.77万字 72页立即下载

基于RISC-V架构的卷积神经网络加速器设计与性能优化研究.docx 基于RISC-V架构的卷积神经网络加速器设计与性能优化研究一、引言 1.1研究背景与意义近年来，深度学习技术取得了突破性进展，在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域展现出了强大的能力。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的核心算法之一，通过构建多层卷积层和池化层，能够自动提取数据的特征，从而实现对数据的分类、检测和分割等任务。随着CNN在各个领域的广泛应用，其计算需求也呈指数级增长。传统的通用计算设备，如中央处理单元（CentralProcessingUnit，CPU）和图形处理单元（GraphicsProces

2025-03-06 约3.47万字 28页立即下载

基于FPGA的多核卷积神经网络加速器调度策略：优化与创新.docx 基于FPGA的多核卷积神经网络加速器调度策略：优化与创新一、引言 1.1研究背景与意义随着人工智能技术的飞速发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要分支，在众多领域展现出了强大的应用潜力。在图像识别领域，CNN能够对海量的图像数据进行特征提取和分类，例如在人脸识别系统中，通过卷积神经网络可以准确地识别出不同人的面部特征，实现门禁系统的安全管控以及安防监控中的人员追踪等功能，在交通监控中，能够快速准确地识别车牌号码，助力交通管理部门对车辆的监管和违章处理。在目标检测方面，CNN可以在复杂的场景中精准定位目标物体，如在自动

2025-04-20 约3.46万字 27页立即下载

基于FPGA的低位宽量化卷积神经网络加速器：架构、优化与应用.docx 基于FPGA的低位宽量化卷积神经网络加速器：架构、优化与应用一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，深度学习技术取得了举世瞩目的发展，尤其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域展现出强大的能力。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的核心算法之一，在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著成果，推动了相关领域的巨大进步。例如在图像分类任务中，CNN模型能够对海量的图像数据进行特征提取和分类判断，准确率大幅超过传统方法，使得图像识别技术在安防监控、医疗影像诊断等实际应用中发挥关键作用；在目标检测方面，CNN可以

2025-04-27 约4.06万字 31页立即下载