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FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡卷積層的硬件加速：權重壓縮與計算單元復用
在邊緣計算與嵌入式AI領域，F(xiàn)PGA憑借其可重構(gòu)性與并行計算優(yōu)勢，成為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）硬件加速的核心載體。然而，傳統(tǒng)CNN模型參數(shù)量龐大，直接部署會導致FPGA資源耗盡與功耗激增。本文聚焦權重壓縮與計算單元復用兩大核心技術，結(jié)合Verilog代碼實現(xiàn)與工程案例，探討FPGA實現(xiàn)高效卷積層加速的解決方案。
