Under det senaste årtiondet har Convolutional Neural Networks (CNN) visat de senaste resultaten i olika uppgifter inom artificiell intelligens. För att påskynda experiment och utveckling av CNNs, flera mjukvaruramar har släppts, främst inriktade power-hungriga CPUs och GPUs. I detta sammanhang utgör omkonfigurerbar hårdvara i form av FPGA en potentiell alternativ plattform som kan integreras i det befintliga ekosystemet för djupinlärning för att ge en möjlig balans mellan prestanda, strömförbrukning och programmerbarhet. I denna artikel presenteras en undersökning av befintliga CNN-till-FPGA verktygsflöden, som omfattar en jämförande studie av deras viktigaste egenskaper, som inkluderar de stödda applikationerna, arkitektoniska val, metoder design utrymme prospektering, och uppnådda prestanda. Dessutom identifieras och presenteras stora utmaningar och mål som införts genom de senaste trenderna inom CNN-algoritmisk forskning. Slutligen föreslås en enhetlig utvärderingsmetod som syftar till en omfattande, fullständig och djupgående utvärdering av CNN-till-FPGA-verktygsflöden.
Slutligen tillhandahåller REF en detaljerad undersökning av verktygsflöden från ConvNet till FPGA.
Toolflows for Mapping Convolutional Neural Networks on FPGAs: A Survey and Future Directions
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}