基于FPGA的多核卷积神经网络加速器调度策略：优化与创新.docx

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2025-04-23 发布于上海
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基于FPGA的多核卷积神经网络加速器调度策略：优化与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的飞速发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要分支，在众多领域展现出了强大的应用潜力。在图像识别领域，CNN能够对海量的图像数据进行特征提取和分类，例如在人脸识别系统中，通过卷积神经网络可以准确地识别出不同人的面部特征，实现门禁系统的安全管控以及安防监控中的人员追踪等功能，在交通监控中，能够快速准确地识别车牌号码，助力交通管理部门对车辆的监管和违章处理。在目标检测方面，CNN可以在复杂的场景中精准定位目标物体，如在自动