深度学习FPGA实现基础知识3(Altera与百度展开合作在云数据中心使用FPGA加速)

最新推荐文章于 2024-06-18 08:39:10 发布
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#深度学习

Altera与百度合作在云数据中心使用FPGA加速深度学习应用，特别是卷积神经网络（CNN），提升在线搜索的准确性和速度。通过OpenCL SDK，Altera的FPGA在图像分类和识别任务中表现出色，满足高性能和灵活性需求。

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需求说明：深度学习FPGA实现知识储备

来自：http://ic.big-bit.com/news/181347.html


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深度学习FPGA实现基础知识0(FPGA击败GPU和GPP，成为深度学习的未来？)
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深度学习FPGA实现基础知识4(Mariana——腾讯深度学习平台的进展与应用)
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基于FPGA的深度学习算法加速
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jk_101的博客
06-18 2200
基本构成：CLB(可配置逻辑块)，IOS(输入输出模块)，IR(互联资源)FPGA的功能是由SRAM中的数据类配置的，所以大部分FPGA芯片中都是采用查找表结构的。FPGA中组合逻辑使用小型LUT实现的，这些LUT输出端连接到D触发器的输入端，D在连接到其他逻辑电路或者是驱动IO来对其进行驱动。FPGA中的逻辑是通过加载编程数据来实现的，这些编程数据通过内部静态存储单元来进行加载。
Altera与百度展开合作在云数据中心使用FPGA加速
01-20
2014年9月23号，北京--Altera公司（NASDAQ:ALTR）与百度（NASDAQ:BIDU）--中国的在线搜索引擎，在深度学习应用中使用FPGA和卷积神经网络（CNN）算法上展开合作，这将对开发更准确、更快的在线搜索功能起到关键作用。Altera将在2014年9月22号纽约举行的华尔街大会高性能计算（HPC）上演示与百度展开的合作工作。 　　Altera-百度展台（#215B展位）展示了使用FPGA加速CNN能够非常快速的实现图像分类。对于图像分类和识别任务等关键搜索功能，CNN被认为是目前而且一直以来非常准确的技术。百度采用了Altera Stratix:registered: V FPGA以及Al
浪潮科大讯飞Altera用OpenCL实现FPGA深度学习语音识别加速方案
weixin_33762321的博客
08-02 693
11月17日，在正在举行的2015全球超级计算大会（SC15）上，浪潮联合全球可编程逻辑芯片巨头Altera，以及中国最大的智能语音技术提供商科大讯飞，共同发布了一套面向深度学习、基于AlteraArria 10 FPGA平台、采用OpenCL开发语言进行并行化设计和优化的深度学习DNN的语音识别方案。同时，此次发布也标志着浪潮成为全球领先的具备GPU、...
CNN唯一开源FPGA实现
05-01
PipeCNN: An OpenCL-Based Open-Source FPGA Accelerator for Convolution Neural Networks
深度学习的三种硬件方案：ASIC，FPGA，GPU；你更看好？
seahillpass的专栏
07-20 2万+
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基于FPGA的深度学习CNN加速器设计
xiuxin121的博客
01-08 2万+
因为CNN的特有计算模式，通用处理器对于CNN实现效率并不高，不能满足性能要求。 因此，近来已经提出了基于FPGA，GPU甚至ASIC设计的各种加速器来提高CNN设计的性能。 在这些方法中，基于FPGA的加速器引起了研究人员越来越多的关注，因为它们具有性能好，能源效率高，开发周期快，重构能力强等优点。 在实验中，研究人员发现在FPGA相同的逻辑资源利用率情况下，两种不同解决方案可能会有多达90％
深度学习FPGA实现基础知识6(Deep Learning（深度学习）学习资料大全及优快云大牛博客推荐)
时间的诗
06-06 3万+
需求说明：深度学习FPGA实现知识储备 来自：时间的诗 第一部分：博客大牛（深度学习方向） 1、http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 研究方向：机器学习、计算机视觉、人机交互和人工智能等领域 作品：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 网友评价：深入浅出、条理清晰、内容全面、适合反复阅读 2、h
FPGA实现深度学习系列之FPGA的优势和劣势
my_share的专栏
03-31 8302
网络上已经有很多的文章来描述，FPGA在实现深度学习的优势和劣势。当然描述有对有错。如果你说是完全的劣势。那么旷视，商汤等公司还在使用FPGA完成深度学习，而没有转向GPU呢？ 我在这里就简明扼要的去描述FPGA在深度学习上的优势和劣势。 优势：（终端部署） 1，FPGA和CPU没有啥好比较的，在深度学习终端部署，CPU完全不能考虑，tensorflow lite 虽然能压缩模型到一个很小的范围。但是依旧是实时性不够好。FPGA相对于GPU来说，相同算力情况下，有成本优势。在很多的网络上标示FPGA的
FPGA机器学习之学习的方向
my_share的专栏
08-12 6162
经过了2个月对机器学习的了解后，我发现了，机器学习的方向多种多样。网页排序，语音识别，图像识别，推荐系统等。算法也多种多样。看见其他的书后，我发现除了讲到的k均值聚类，贝叶斯，神经网络，在线学习等等，还有很多其他的算法。比如说：免疫算法，遗传算法，主成分分析，蚁群算法等等。好像很多算法都是需要做很多的研究才能用的很好的。据说深度学习是由神经网络升级来的。神经网络本身就是一本书，内容很多。龙星计划里
FPGA的CNN加速，你怎么看？
weixin_30561177的博客
06-12 1292
网上对于FPGACNN加速的研究已经很多了，神经网络的硬件加速似乎已经满大街都是了，这里我们暂且不讨论谁做的好谁做的不好，我们只是根据许许多多的经验来总结一下实现硬件加速，需要哪些知识，考虑哪些因素。 很多人都说在做FPGA的神经网络加速，可是有多少人真正拿出了实际结果，可能大部分人就是用HLS(高层次综合)写了个四五层的小网络，或者简单实现了一下卷积操作。真正要用FPGA做加速，得先明...
神经网络快速搭建
xyk_hust的博客
02-15 329
快速搭建  我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络. class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, self).__init__() self.hidden = torch....
基于LZO的高性能无损数据压缩IP
weixin_42144870的博客
12-07 1463
LZOAccel-D LZO Data Decompression Core LZOAcce...
Net2Net 知识迁移 加速神经网络的训练
YueLing's Blog
07-05 5574
论文链接：Net2Net: ACCELERATING LEARNING VIA KNOWLEDGE TRANSFER 什么是Net2Net？ Net2Net(Net to Net) 是利用知识迁移来解决大型网络的训练速度慢的问题，例如先训练一个小的网络，然后Net2Net，训练一个更大的网络，训练更大的网络时可以利用在小网络中已经训练好的权重，使得再训练大型的网络速度就变的非常快，利用小...
深度学习 Deep Learning with MATLAB（懒人版）
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GarfieldEr007的专栏
05-25 4万+
话说俄罗斯来的myc虽然是搞Computer Vision的，但是在上学的时候从来没有接触过Neural Network，更别说Deep Learning了。在他求职的时候，Deep Learning才刚开始进入人们的视线。 然而现在如果你有幸被myc面试，他会问你这个问题 Deep Learning为什么要叫Deep Learning？和普通的Machine Learning有什么区别？
建立FPGA深度学习加速生态圈，为人工智能赋能
jacke121的专栏
01-06 6543
原文： http://www.c114.net/news/212/a989434.html 毫无疑问，如果评选2016年度科技界十大最耀眼热词，人工智能&深度学习必定会华丽丽地上榜。从年初阿尔法狗战胜世界围棋冠军李世石，到年末世界互联网大会上BAT大佬们的集体AI秀，每一个信号都在不断提示着我们，人工智能时代来了，未来已来，且就在我们身边。 1956年，约翰·麦卡锡等人出席的达特茅斯会议正
高性能加速深度学习算法
YBAdiam的博客
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神经网络实现---SSD
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关于SSD的实现，参考了https://github.com/balancap/SDC-Vehicle-Detection，其中阐述了实现的细节。 the SSD network used the concept of anchor boxes for object detection. The image below illustrates the concept: at several sca...
FPGA加速CNN：卷积神经网络在Altera OpenCL下的实现与优化
本文主要探讨了卷积神经网络（CNN）在现场可编程门阵列（FPGA）上的实现方法，特别是针对Nallatech公司基于Altera OpenCL软件开发套件的产品。CNN因其在图像识别任务中的高效性能而被广泛应用，特别是在大规模的图像...
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