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摘要
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等
领域。随着深度学习的发展，深度学习模型和算子的复杂度不断提高，使得深
度学习对智能软硬件都提出了更高的要求，现场可编程门阵列（Field
ProgrammableGateArray，FPGA）以其架构和逻辑单元灵活、能效比高、兼容
性强、延迟低等优点在加速深度学习领域中脱颖而出。虽然各种基于FPGA的
专用加速硬件层出不穷，但要想进一步提高硬
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