从GPU到FPGA：深度学习模型加速技术的提升及优化！-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了从GPU到FPGA：深度学习模型加速技术的提升及优化！。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

作者：禅与计算机程序设计艺术

随着移动计算平台(如移动终端、手机等)的普及，深度学习在移动端上的应用变得越来越多。而移动端硬件资源有限，当遇到高维度、复杂的神经网络时，移动端上深度学习算法的性能会受到影响。为了解决这一问题，近年来研究者们不断探索利用低功耗、低成本的FPGA芯片来实现深度学习算法的加速。
基于这个背景，本文将对FPGA与GPU两种深度学习加速技术进行综合评测，并分析它们各自的优缺点，并且尝试通过优化的方式，使得深度学习模型在FPGA上运行速度更快、资源消耗更小。

2.基本概念术语说明

FPGA

FPGA (Field Programmable Gate Array)，即可编程逻辑门阵列，是一种可编程的集成电路，它由多个功能单元组成，可以对输入数据执行动态编程，根据程序控制信号，输出特定功能或结果。因此，它可以在程序运行过程中对其内部功能进行修改。如今，FPGA已经成为非常常用的一种集成电路，被广泛用于很多方面，例如图像处理、音频处理、机器学习等领域。由于其可编程性强、低功耗、价格低廉、开放接口方便迁移等特点，使得在某些场景下被大量用于深度学习加速。