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如何使用一个DSP block实现4个11位浮点型数据乘法运算

  •   概述  随着深度学习的发展,为了解决更加抽象,更加复杂的学习问题,深度学习的网络规模在不断的增加,计算和数据的复杂也随之剧增。INTEL FPGA具有高性能,可编程,低功耗等特点,为AI应用加速提供了一种灵活、确定的低延迟、高通量、节能的解决方案。Arria10是INTELFPGA第一代集成IEEE754标准单精度硬浮点DSP block,可以为高复杂度的深度学习算法提供高精度,高能效的乘法运算。  深度学习算法复杂度高,需要进行大量的乘法运算,如实现一个卷积核为5*5的特征提取,需要进行25*25次
  • 关键字: Arria10,DSP   
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