Xilinx FPGA如何通過深度學(xué)習(xí)圖像分類加速機(jī)器學(xué)習(xí)
了解Xilinx FPGA如何通過深度學(xué)習(xí)圖像分類示例來加速重要數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載機(jī)器學(xué)習(xí)。該演示可通過Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageNet獲得）分類。它可通過開源框架Caffe實現(xiàn)，也可采用Xilinx xDNN 庫加速，從而可實現(xiàn)全面優(yōu)化，為8位推理帶來最高計算效率。
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Q：FPGA做深度學(xué)習(xí)能走多遠(yuǎn)？現(xiàn)在用FPGA做
發(fā)表于 09-27 20:53
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發(fā)表于 07-29 17:05
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