| 专利名称 | 现场可编程门阵列平台上加速深度学习算法的方法和系统 | 申请号 | CN201610596159.3 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN106228238A | 公开（授权）日 | 2016.12.14 | 申请（专利权）人 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 发明（设计）人 | 周学海;王超;余奇;周徐达;赵洋洋;李曦;陈香兰 | 主分类号 | G06N3/06(2006.01)I | IPC主分类号 | G06N3/06(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 专利有效期 | 现场可编程门阵列平台上加速深度学习算法的方法和系统 至现场可编程门阵列平台上加速深度学习算法的方法和系统 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种现场可编程门阵列平台上加速深度学习算法的方法，现场可编程门阵列平台包括通用处理器、现场可编程门阵列以及存储模块，包括以下步骤：根据深度学习预测过程和训练过程，并结合深度神经网络和卷积神经网络，确定适用于现场可编程门阵列平台上运行的通用计算部分；根据确认的通用计算部分，确定软硬件协同计算方式；根据FPGA的计算逻辑资源、带宽情况，确定IP核固化的数量和种类，利用硬件运算单元，在现场可编程门阵列平台上进行加速。能够根据硬件资源快速设计出针对深度学习算法加速的硬件处理单元，处理单元相对于通用处理器有高性能、低功耗特点。 |
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