用OpenCL实现FPGA上的大型卷积网络加速

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PipeCNN: An OpenCL-Based FPGA Accelerator for Large-Scale Convolution Neuron Networks
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: L0 c- |  @1 u7 u  C& u+ ]$ B9 q目录
5 ?. e; ^6 i$ K) \( C  t( h一、摘要：
) G( z' M; e0 F" n1 t       1.1 motivation:
0 H1 [" Q% m8 c2 R; ^3 W       1.2 贡献点：
       1.3 相关知识
       1.3.1 OpenCL
& m6 Z- E, J: y& @* x& _) j/ N+ }       1.3.2 GOPS
二、简介
       2.1 背景
# o; o# F+ O" C3 P       2.2 前人工作
: {0 j- U: H5 ?5 J0 S+ {       2.3 主要贡献
: F$ v3 L7 S8 \; @2 {三、基于OpenCL的CNN实现
( k' J! ?6 G+ K# [! v       3.1 OpenCL架构
       3.2 本文提出的架构
       3.3 Convolution Kernel
       3.4 Data mover Kernels
8 L" }( R0 o0 R5 ]       3.4.1 在Conv模式中
: p1 [/ \, l8 U3 S5 f. m, x+ m0 I% `$ c       3.4.2 在FC模式中
       3.5 Pooling kernel
       3.6 LRN kernel
- P, m$ s5 F. R' T6 f0 v2 y四、实验
五、个人总结
. Y8 @' v$ _1 l+ F1 O% _' }

+ f1 G- ~) t1 M, D% {
" |) r4 `& a: ~6 [1 B2 \

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一、摘要：
& W4 T+ u9 R. p( c7 G

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