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通用CNN加速器的指令驅(qū)動架構(gòu)與模塊化實(shí)現(xiàn)
隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域取得了顯著成果。然而，CNN的高計(jì)算復(fù)雜度對硬件平臺提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。針對這一問題，本文提出了一種基于指令驅(qū)動的通用CNN加速器架構(gòu)，通過模塊化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了高效能、可擴(kuò)展的硬件解決方案。
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