使用FPGA制作低延时高性能的深度学习处理器

图像识别和分析对于产品创新至关重要，但需要高工作负载，对服务质量要求严格。解决方案如GPU无法满足低延迟和高性能要求。DLP FPGA是一种可行的选择，本文将探讨如何实现这种技术。

图像识别和分析在各种产品创新中具有重要作用。然而，这些应用通常涉及高工作负载，对服务质量有严格要求。目前的解决方案，如GPU，无法同时兼顾低延迟和高性能要求。

为了在应用深度学习的同时提供良好的用户体验，可以在FPGA上架构一个超低延迟和高性能的DLP（深度学习处理器）。

DLP FPGA可以同时支持稀疏卷积和低精度数据计算，同时定义了一个定制的ISA（指令集架构），以满足对灵活性和用户体验的要求。使用Resnet18（稀疏内核）的延迟测试结...