基于FPGA的递归神经网络加速器的研究进展

递归神经网络 FGPA 加速器

基于FPGA的递归神经网络加速器的研究进展
递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络功能更为优异。
但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。
一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；
另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。
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