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基于粒子群的HLS的自动化架构实现
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作者 吴家飞 黄晞 施文灶 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第9期22-26,37,共6页
随着数据挖掘、深度学习等领域的火热的发展,在嵌入式设备实现深度学习等计算量较大的算法已经成为一种趋势。由于传统CPU和GPU平台已经难以保证算法实时性的情况下,利用FPGA高性能低功耗的特点对复杂算法实现硬件加速,有着较好的优势... 随着数据挖掘、深度学习等领域的火热的发展,在嵌入式设备实现深度学习等计算量较大的算法已经成为一种趋势。由于传统CPU和GPU平台已经难以保证算法实时性的情况下,利用FPGA高性能低功耗的特点对复杂算法实现硬件加速,有着较好的优势。利用Xilinx公司的HLS工具,基于粒子群算法设计一套硬件加速方法。该方法可实现算法优化方案的自动化寻找,极大地提升了设计效率。实验结果表明,该优化方法在寻找一般算法的较优方案上具有一定程度上的通用性。 展开更多
关键词 FPGA 模糊离散粒子群算法 高层次综合(HLS)
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