时间：2024-08-08 来源：网络搜集 关于我们 0
引言
当今的深度学习应用如此广泛，它们能够为医疗保健、金融、交通、军事等各行各业提供支持，但是大规模的深度学习计算对于传统的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）来说是非常耗时和资源密集的。为了满足这种高性能计算需求，现在开始使用基于场可编程门阵列（FPGA）的加速器，其高并行性和低功耗特性使其成为深度学习加速的理想选择。在本文中，我们将讨论FPGA的优势，探讨调整深度学习计算的方法，以及如何使用开源FPGA加速器库来构建自己的FPGA加速器。通过本文的阅读，您将了解如何抢先一步，使用FPGA来加速深度学习计算。FPGA的优势
FPGA（Field Programmable Gate Array，场可编程门阵列）是一种灵活可编程的硬件设备，与CPU和GPU相比，它具有以下几个优势：1，FPGA具有高度可编程性和可定制性。与CPU和GPU相比，FPGA可以进行定制...
