从FPGA说起的深度学习(八)-数据并行性
judy 在 周五, 04/28/2023 - 09:14 提交
在本文中,我们将提取推理内核的数据并行性
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它通过多层神经网络对数据进行建模和学习,从而使计算机能够自动从数据中提取特征并进行预测。深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破,特别是在大数据和强大计算能力的支持下,深度学习已成为解决复杂问题的主要技术。
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在本文中,我们将循环并行化应用于先前任务并行化的推理内核,并平衡层与层之间的执行时间
在本教程中,旨在加深对深度学习和 FPGA 的理解
科技即生产力,最近,OpenAI 发布了 ChatGPT,在各大论坛和许多网站上受到了广泛关注
在本文中,我们将结合这些层来创建一个完整的推理函数
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
在本文中,我们将实现其余未实现的层:全连接层、池化层和激活函数 ReLU。
在这篇 C++ 实现的第一篇文章中,我们开始针对卷积层的 C++ 实现
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