如何使用FPGA加速深度学习计算？
《FPGA 加速深度学习的背景与需求》
在当今的人工智能时代，深度学习作为一种强大的技术手段，在图像识别、语音处理、自然语言理解等众多领域取得了显著的成果。然而，大规模的深度学习计算在传统处理器上却面临着诸多局限性。
传统的中央处理器（CPU）在进行深度学习计算时，表现出了明显的不足。CPU 是通用处理器，其设计目标是处理各种不同类型的任务，并非专门针对深度学习计算进行优化。在面对大规模的深度学习任务时，CPU 的计算能力相对有限。深度学习计算通常涉及大量的矩阵运算和并行计算，而 CPU 的并行处理能力较弱，这就导致在处理大规模深度学习任务时耗时较长。例如，在训练一个复杂的深度神经网络时，使用 CPU 可能需要数天甚至数周的时间。
图形处理器（GPU）在一定程度上弥补了 CPU 的不足，具有较强的并行计算能力，能够加速深度学习计算。但是，GPU 也存在一些问题。首先，GPU 的功耗较高，这对于一些对功耗有严格要求的应用场景来说是一个很大的挑战。其次，GPU 的成本相对较高，这限制了其在一些预算有限的项目中的应用。此外，GPU 的编程模型相对复杂，需要专业的编程知识和经验。
大规模深度学习计算对传统 CPU 和 GPU 的耗时及资源密集问题，促使人们寻找更加高效的计算解决方案。这时，现场可编程门阵列（FPGA）作为一种新型的计算平台，逐渐引起了人们的关注。
FPGA 具有独特的优势，使其成为加速深度学习计算的理想选择。首先，FPGA 具有高度的可编程性和可定制性。可以根据不同的深度学习任务进行定制化设计，优化计算结构，提高计算效率。其次，FPGA 具有高并行性。可以同时处理多个数据，大大提高了计算速度。此外，FPGA 的功耗相对较低，适合在对功耗敏感的应用场景中使用。
综上所述，传统处理器在深度学习计算中存在局限性，而 FPGA 以其独特的优势成为了加速深度学习计算的必要解决方案。随着深度学习技术的不断发展和应用场景的不断扩大，FPGA 在深度学习领域的应用前景将越来越广阔。
## FPGA 的优势分析
FPGA（现场可编程门阵列）在深度学习计算中展现出了显著的优势，这些优势使得它们在高性能计算领域成为了一个吸引人的选择。以下是对FPGA在深度学习计算中优势的详细分析。
### 高度可编程性和可定制性
FPGA的可编程性允许开发者根据特定的计算需求定制硬件。这种灵活性意味着FPGA可以被设计来优化特定的深度学习算法，从而实现更高的性能和效率。例如，微软的Project Brainwave就是一个利用FPGA加速云服务中深度学习推理的案例。通过为深度学习推理任务定制FPGA，微软能够实现比传统CPU快5倍的处理速度。
### 高并行性
深度学习算法通常需要处理大量数据和复杂的计算。FPGA的并行处理能力使得它们能够同时执行多个计算任务，这对于需要大量并行运算的深度学习算法来说是一个巨大的优势。例如，百度的XPU（Xtreme Processing Unit）是一个专为深度学习设计的FPGA，它通过并行处理大量数据，显著提高了深度学习模型的训练和推理速度。
### 低功耗特性
与传统的CPU和GPU相比，FPGA在执行特定任务时通常具有更低的功耗。这是因为FPGA可以根据需要配置硬件资源，避免了不必要的能源消耗。例如，亚马逊的AWS Inferentia是一个基于FPGA的服务，专为机器学习推理任务设计。它通过优化硬件资源的使用，实现了与传统解决方案相比更低的功耗。
### 实际应用案例
在实际应用中，FPGA的优势已经得到了验证。例如，谷歌的Tensor Processing Unit（TPU）就是一个基于FPGA的深度学习加速器。TPU在执行深度学习任务时，比传统的CPU和GPU更加高效，这使得谷歌能够在其数据中心大规模部署TPU，以支持各种深度学习应用。
此外，FPGA在边缘计算中的应用也在不断增加。由于边缘计算需要在资源受限的环境中进行实时数据处理，FPGA的低功耗和高并行性特性使其成为了理想的选择。例如，NVIDIA的Jetson平台就是一个基于FPGA的边缘计算解决方案，它被广泛应用于自动驾驶汽车、机器人和其他需要实时数据处理的应用中。
综上所述，FPGA在深度学习计算中的优势是显而易见的。它们的可编程性、并行性和低功耗特性使得它们在执行深度学习任务时比传统的CPU和GPU更加高效。随着深度学习技术的不断发展，FPGA在这一领域的应用前景将更加广阔。
《FPGA 加速深度学习的具体方法》
随着深度学习技术的飞速发展，深度学习模型的复杂度和计算需求也在不断上升。传统的CPU和GPU虽然在一定程度上能够满足深度学习的计算需求，但在处理大规模深度学习任务时，它们在性能和功耗上存在明显局限性。为了应对这些挑战，FPGA（现场可编程门阵列）作为一种可编程硬件加速器，因其具备高度的可编程性、可定制性、高并行性和低功耗特性，成为加速深度学习计算的理想选择。
### FPGA加速深度学习计算的环境搭建
在开始使用FPGA进行深度学习加速之前，需要搭建一个适合的硬件和软件环境。首先，选择一款具备足够逻辑单元和存储资源的FPGA开发板。其次，安装必要的软件工具，例如Xilinx的Vivado或Intel的Quartus Prime，用于FPGA的开发和编程。此外，还需安装深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，并确保它们支持FPGA加速。
### 安装和配置深度学习框架
以TensorFlow为例，首先需要安装TensorFlow的CPU版本，然后通过TensorFlow的XLA（加速线性代数）编译器将其编译成可以在FPGA上运行的指令。这需要安装XLA的FPGA后端，如XLA FPGA编译器和运行时库。
### 部署深度学习模型到FPGA
部署深度学习模型到FPGA涉及将模型的计算图转换为FPGA可识别的硬件描述语言（HDL），并将其映射到FPGA的逻辑资源上。这一过程可以通过XLA的FPGA编译器自动完成。例如，将一个卷积神经网络（CNN）模型部署到FPGA上，需要将卷积层、激活层等操作转换为硬件逻辑。
### 实际案例分析
以Xilinx的Vitis AI平台为例，该平台提供了一套完整的工具和库，用于加速深度学习模型在Xilinx FPGA上的部署。例如，通过Vitis AI，可以将一个预训练的ResNet-50模型部署到FPGA上，并且通过优化，该模型在FPGA上的推理速度可以与GPU媲美，同时功耗显著降低。
### 结论
FPGA为深度学习计算提供了一种高度灵活和高效的解决方案。通过合理的环境搭建和模型部署，可以显著提升深度学习模型的推理速度，并降低功耗。随着深度学习和FPGA技术的不断发展，FPGA在深度学习加速领域的应用前景将更加广阔。
### FPGA 加速算法与案例解读
#### 引言
随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，深度学习模型变得越来越复杂，对计算能力的需求也日益增加。传统的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）虽然在处理通用计算任务时表现出色，但在面对特定深度学习计算任务时，其性能和能效比往往难以满足需求。现场可编程门阵列（FPGA）作为一种高度可配置的硬件加速器，因其出色的并行处理能力和低功耗特性，逐渐成为深度学习计算加速的重要选择。本文将深入分析 FPGA 加速算法的理论基础，并通过具体案例解读 FPGA 在加速深度学习计算中的应用。
#### FPGA 加速算法理论分析
FPGA 的核心优势在于其可编程性和并行处理能力。通过特定的硬件描述语言（如VHDL或Verilog），设计者可以精确地定义逻辑电路的行为，从而为特定的计算任务优化硬件结构。在深度学习领域，这意味着FPGA可以被定制来实现高效的矩阵运算、卷积操作等核心计算任务。
以加法器实现T型曲线为例，T型曲线是一种在图像处理和模式识别中常用的非线性变换方法，它能够增强图像的对比度，有助于后续的图像分析和识别。在传统的处理器上，T型曲线的计算需要大量的迭代和比较操作，这导致了较高的计算延迟和能耗。而在FPGA上，通过设计专门的加法器和比较逻辑，可以实现T型曲线的并行计算，显著提高计算速度和能效比。
#### FPGA 在深度学习计算中的应用案例
一个典型的应用案例是使用FPGA加速卷积神经网络（CNN）的计算。CNN是深度学习领域中一种重要的神经网络架构，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。CNN的核心计算是卷积操作，这是一种典型的并行计算任务，非常适合在FPGA上实现。
在某研究项目中，通过在FPGA上实现定制的卷积引擎，研究人员成功地将CNN模型的推理速度提高了数倍，同时降低了能耗。这是通过将卷积操作分解为多个并行执行的子任务，每个子任务由FPGA上的一个逻辑单元执行，从而实现了高度的并行性和优化的数据流。
此外，FPGA的高度可配置性还允许针对不同的深度学习模型和应用场景进行定制优化，从而进一步提高性能和能效比。例如，针对特定的图像识别任务，可以通过调整FPGA上的数据路径和计算单元，优化卷积层的实现，以达到最佳的加速效果。
#### 结论
FPGA作为一种高度可配置的硬件加速器，其在深度学习计算加速领域的应用展现了巨大的潜力。通过深入分析FPGA加速算法的理论基础和具体应用案例，我们可以看到，FPGA不仅能够提供高效的并行计算能力，还能针对特定的计算任务进行定制优化，从而实现显著的性能提升和能效比改善。随着深度学习技术的不断发展和FPGA技术的持续进步，预计未来FPGA将在深度学习计算加速领域发挥更加重要的作用。
### FPGA 与深度学习结合的未来展望
随着人工智能领域的快速发展，特别是深度学习技术在图像识别、自然语言处理等多个领域的广泛应用，对于高效计算平台的需求日益增长。现场可编程门阵列（FPGA）以其高度的灵活性和强大的并行处理能力，在加速深度学习任务方面展现出了巨大潜力。本文将探讨FPGA与深度学习相结合的发展趋势，并分析这一过程中可能遇到的主要挑战及机遇。
#### 发展趋势
1. **算法优化与硬件协同设计**：未来的趋势之一是加强算法层面的优化工作与FPGA硬件架构之间的紧密协作。这意味着开发者不仅需要关注如何改进现有的神经网络模型以更好地适应特定应用场景，同时也要考虑这些模型如何能够在FPGA上实现最优性能。通过这种方式，可以进一步缩小理论极限与实际表现之间的差距。
2. **更广泛的行业应用**：虽然目前FPGA主要用于数据中心或云计算环境下的大规模机器学习任务加速，但随着技术进步以及成本降低，预计未来几年内，FPGA将会被应用于更多垂直领域中，如自动驾驶汽车、医疗健康监控系统等，为终端用户提供更加个性化且高效的AI服务体验。
3. **集成化解决方案**：为了简化开发流程并提高效率，业界正逐渐倾向于提供从软件到硬件一站式集成化的FPGA+DL解决方案。这包括但不限于易于使用的开发工具链、丰富的预训练模型库以及针对特定场景优化过的FPGA IP核资源等。
4. **能耗效率提升**：鉴于全球范围内对环境保护意识的增强，减少碳排放已成为各行各业共同追求的目标。因此，在保持高性能的同时大幅降低功耗成为了FPGA设计者们面临的重要课题之一。采用先进的制造工艺、创新电路架构设计思路等方式都有望帮助实现这一点。
#### 面临的挑战
- **人才短缺问题**：相比起通用处理器而言，精通FPGA编程的专业人员相对较少，尤其是在深度学习领域更是如此。培养足够数量的技术人才以满足市场需求将是未来发展过程中必须解决的问题之一。
- **高昂的研发投入**：尽管长远来看，基于FPGA构建的系统往往能带来更好的性价比优势，但在项目启动初期所需的资金支持仍然相当可观。这对于中小企业来说可能会构成一定障碍。
- **生态系统建设尚待完善**：相较于成熟的GPU生态，围绕FPGA建立起来的支持体系还有较大发展空间。无论是开源社区贡献度还是商业合作伙伴关系都需要进一步加强。
#### 结论
综上所述，FPGA与深度学习相结合无疑拥有广阔的应用前景和发展空间。面对当前存在的各种挑战，我们相信通过政府、企业和研究机构共同努力，这些问题都将得到妥善解决。未来，我们可以期待看到越来越多利用FPGA加速技术推动人工智能领域取得突破性进展的成功案例出现。
在当今的人工智能时代，深度学习作为一种强大的技术手段，在图像识别、语音处理、自然语言理解等众多领域取得了显著的成果。然而，大规模的深度学习计算在传统处理器上却面临着诸多局限性。
传统的中央处理器（CPU）在进行深度学习计算时，表现出了明显的不足。CPU 是通用处理器，其设计目标是处理各种不同类型的任务，并非专门针对深度学习计算进行优化。在面对大规模的深度学习任务时，CPU 的计算能力相对有限。深度学习计算通常涉及大量的矩阵运算和并行计算，而 CPU 的并行处理能力较弱，这就导致在处理大规模深度学习任务时耗时较长。例如，在训练一个复杂的深度神经网络时，使用 CPU 可能需要数天甚至数周的时间。
图形处理器（GPU）在一定程度上弥补了 CPU 的不足，具有较强的并行计算能力，能够加速深度学习计算。但是，GPU 也存在一些问题。首先，GPU 的功耗较高，这对于一些对功耗有严格要求的应用场景来说是一个很大的挑战。其次，GPU 的成本相对较高，这限制了其在一些预算有限的项目中的应用。此外，GPU 的编程模型相对复杂，需要专业的编程知识和经验。
大规模深度学习计算对传统 CPU 和 GPU 的耗时及资源密集问题，促使人们寻找更加高效的计算解决方案。这时，现场可编程门阵列（FPGA）作为一种新型的计算平台，逐渐引起了人们的关注。
FPGA 具有独特的优势，使其成为加速深度学习计算的理想选择。首先，FPGA 具有高度的可编程性和可定制性。可以根据不同的深度学习任务进行定制化设计，优化计算结构，提高计算效率。其次，FPGA 具有高并行性。可以同时处理多个数据，大大提高了计算速度。此外，FPGA 的功耗相对较低，适合在对功耗敏感的应用场景中使用。
综上所述，传统处理器在深度学习计算中存在局限性，而 FPGA 以其独特的优势成为了加速深度学习计算的必要解决方案。随着深度学习技术的不断发展和应用场景的不断扩大，FPGA 在深度学习领域的应用前景将越来越广阔。
## FPGA 的优势分析
FPGA（现场可编程门阵列）在深度学习计算中展现出了显著的优势，这些优势使得它们在高性能计算领域成为了一个吸引人的选择。以下是对FPGA在深度学习计算中优势的详细分析。
### 高度可编程性和可定制性
FPGA的可编程性允许开发者根据特定的计算需求定制硬件。这种灵活性意味着FPGA可以被设计来优化特定的深度学习算法，从而实现更高的性能和效率。例如，微软的Project Brainwave就是一个利用FPGA加速云服务中深度学习推理的案例。通过为深度学习推理任务定制FPGA，微软能够实现比传统CPU快5倍的处理速度。
### 高并行性
深度学习算法通常需要处理大量数据和复杂的计算。FPGA的并行处理能力使得它们能够同时执行多个计算任务，这对于需要大量并行运算的深度学习算法来说是一个巨大的优势。例如，百度的XPU（Xtreme Processing Unit）是一个专为深度学习设计的FPGA，它通过并行处理大量数据，显著提高了深度学习模型的训练和推理速度。
### 低功耗特性
与传统的CPU和GPU相比，FPGA在执行特定任务时通常具有更低的功耗。这是因为FPGA可以根据需要配置硬件资源，避免了不必要的能源消耗。例如，亚马逊的AWS Inferentia是一个基于FPGA的服务，专为机器学习推理任务设计。它通过优化硬件资源的使用，实现了与传统解决方案相比更低的功耗。
### 实际应用案例
在实际应用中，FPGA的优势已经得到了验证。例如，谷歌的Tensor Processing Unit（TPU）就是一个基于FPGA的深度学习加速器。TPU在执行深度学习任务时，比传统的CPU和GPU更加高效，这使得谷歌能够在其数据中心大规模部署TPU，以支持各种深度学习应用。
此外，FPGA在边缘计算中的应用也在不断增加。由于边缘计算需要在资源受限的环境中进行实时数据处理，FPGA的低功耗和高并行性特性使其成为了理想的选择。例如，NVIDIA的Jetson平台就是一个基于FPGA的边缘计算解决方案，它被广泛应用于自动驾驶汽车、机器人和其他需要实时数据处理的应用中。
综上所述，FPGA在深度学习计算中的优势是显而易见的。它们的可编程性、并行性和低功耗特性使得它们在执行深度学习任务时比传统的CPU和GPU更加高效。随着深度学习技术的不断发展，FPGA在这一领域的应用前景将更加广阔。
《FPGA 加速深度学习的具体方法》
随着深度学习技术的飞速发展，深度学习模型的复杂度和计算需求也在不断上升。传统的CPU和GPU虽然在一定程度上能够满足深度学习的计算需求，但在处理大规模深度学习任务时，它们在性能和功耗上存在明显局限性。为了应对这些挑战，FPGA（现场可编程门阵列）作为一种可编程硬件加速器，因其具备高度的可编程性、可定制性、高并行性和低功耗特性，成为加速深度学习计算的理想选择。
### FPGA加速深度学习计算的环境搭建
在开始使用FPGA进行深度学习加速之前，需要搭建一个适合的硬件和软件环境。首先，选择一款具备足够逻辑单元和存储资源的FPGA开发板。其次，安装必要的软件工具，例如Xilinx的Vivado或Intel的Quartus Prime，用于FPGA的开发和编程。此外，还需安装深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，并确保它们支持FPGA加速。
### 安装和配置深度学习框架
以TensorFlow为例，首先需要安装TensorFlow的CPU版本，然后通过TensorFlow的XLA（加速线性代数）编译器将其编译成可以在FPGA上运行的指令。这需要安装XLA的FPGA后端，如XLA FPGA编译器和运行时库。
### 部署深度学习模型到FPGA
部署深度学习模型到FPGA涉及将模型的计算图转换为FPGA可识别的硬件描述语言（HDL），并将其映射到FPGA的逻辑资源上。这一过程可以通过XLA的FPGA编译器自动完成。例如，将一个卷积神经网络（CNN）模型部署到FPGA上，需要将卷积层、激活层等操作转换为硬件逻辑。
### 实际案例分析
以Xilinx的Vitis AI平台为例，该平台提供了一套完整的工具和库，用于加速深度学习模型在Xilinx FPGA上的部署。例如，通过Vitis AI，可以将一个预训练的ResNet-50模型部署到FPGA上，并且通过优化，该模型在FPGA上的推理速度可以与GPU媲美，同时功耗显著降低。
### 结论
FPGA为深度学习计算提供了一种高度灵活和高效的解决方案。通过合理的环境搭建和模型部署，可以显著提升深度学习模型的推理速度，并降低功耗。随着深度学习和FPGA技术的不断发展，FPGA在深度学习加速领域的应用前景将更加广阔。
### FPGA 加速算法与案例解读
#### 引言
随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，深度学习模型变得越来越复杂，对计算能力的需求也日益增加。传统的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）虽然在处理通用计算任务时表现出色，但在面对特定深度学习计算任务时，其性能和能效比往往难以满足需求。现场可编程门阵列（FPGA）作为一种高度可配置的硬件加速器，因其出色的并行处理能力和低功耗特性，逐渐成为深度学习计算加速的重要选择。本文将深入分析 FPGA 加速算法的理论基础，并通过具体案例解读 FPGA 在加速深度学习计算中的应用。
#### FPGA 加速算法理论分析
FPGA 的核心优势在于其可编程性和并行处理能力。通过特定的硬件描述语言（如VHDL或Verilog），设计者可以精确地定义逻辑电路的行为，从而为特定的计算任务优化硬件结构。在深度学习领域，这意味着FPGA可以被定制来实现高效的矩阵运算、卷积操作等核心计算任务。
以加法器实现T型曲线为例，T型曲线是一种在图像处理和模式识别中常用的非线性变换方法，它能够增强图像的对比度，有助于后续的图像分析和识别。在传统的处理器上，T型曲线的计算需要大量的迭代和比较操作，这导致了较高的计算延迟和能耗。而在FPGA上，通过设计专门的加法器和比较逻辑，可以实现T型曲线的并行计算，显著提高计算速度和能效比。
#### FPGA 在深度学习计算中的应用案例
一个典型的应用案例是使用FPGA加速卷积神经网络（CNN）的计算。CNN是深度学习领域中一种重要的神经网络架构，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。CNN的核心计算是卷积操作，这是一种典型的并行计算任务，非常适合在FPGA上实现。
在某研究项目中，通过在FPGA上实现定制的卷积引擎，研究人员成功地将CNN模型的推理速度提高了数倍，同时降低了能耗。这是通过将卷积操作分解为多个并行执行的子任务，每个子任务由FPGA上的一个逻辑单元执行，从而实现了高度的并行性和优化的数据流。
此外，FPGA的高度可配置性还允许针对不同的深度学习模型和应用场景进行定制优化，从而进一步提高性能和能效比。例如，针对特定的图像识别任务，可以通过调整FPGA上的数据路径和计算单元，优化卷积层的实现，以达到最佳的加速效果。
#### 结论
FPGA作为一种高度可配置的硬件加速器，其在深度学习计算加速领域的应用展现了巨大的潜力。通过深入分析FPGA加速算法的理论基础和具体应用案例，我们可以看到，FPGA不仅能够提供高效的并行计算能力，还能针对特定的计算任务进行定制优化，从而实现显著的性能提升和能效比改善。随着深度学习技术的不断发展和FPGA技术的持续进步，预计未来FPGA将在深度学习计算加速领域发挥更加重要的作用。
### FPGA 与深度学习结合的未来展望
随着人工智能领域的快速发展，特别是深度学习技术在图像识别、自然语言处理等多个领域的广泛应用，对于高效计算平台的需求日益增长。现场可编程门阵列（FPGA）以其高度的灵活性和强大的并行处理能力，在加速深度学习任务方面展现出了巨大潜力。本文将探讨FPGA与深度学习相结合的发展趋势，并分析这一过程中可能遇到的主要挑战及机遇。
#### 发展趋势
1. **算法优化与硬件协同设计**：未来的趋势之一是加强算法层面的优化工作与FPGA硬件架构之间的紧密协作。这意味着开发者不仅需要关注如何改进现有的神经网络模型以更好地适应特定应用场景，同时也要考虑这些模型如何能够在FPGA上实现最优性能。通过这种方式，可以进一步缩小理论极限与实际表现之间的差距。
2. **更广泛的行业应用**：虽然目前FPGA主要用于数据中心或云计算环境下的大规模机器学习任务加速，但随着技术进步以及成本降低，预计未来几年内，FPGA将会被应用于更多垂直领域中，如自动驾驶汽车、医疗健康监控系统等，为终端用户提供更加个性化且高效的AI服务体验。
3. **集成化解决方案**：为了简化开发流程并提高效率，业界正逐渐倾向于提供从软件到硬件一站式集成化的FPGA+DL解决方案。这包括但不限于易于使用的开发工具链、丰富的预训练模型库以及针对特定场景优化过的FPGA IP核资源等。
4. **能耗效率提升**：鉴于全球范围内对环境保护意识的增强，减少碳排放已成为各行各业共同追求的目标。因此，在保持高性能的同时大幅降低功耗成为了FPGA设计者们面临的重要课题之一。采用先进的制造工艺、创新电路架构设计思路等方式都有望帮助实现这一点。
#### 面临的挑战
- **人才短缺问题**：相比起通用处理器而言，精通FPGA编程的专业人员相对较少，尤其是在深度学习领域更是如此。培养足够数量的技术人才以满足市场需求将是未来发展过程中必须解决的问题之一。
- **高昂的研发投入**：尽管长远来看，基于FPGA构建的系统往往能带来更好的性价比优势，但在项目启动初期所需的资金支持仍然相当可观。这对于中小企业来说可能会构成一定障碍。
- **生态系统建设尚待完善**：相较于成熟的GPU生态，围绕FPGA建立起来的支持体系还有较大发展空间。无论是开源社区贡献度还是商业合作伙伴关系都需要进一步加强。
#### 结论
综上所述，FPGA与深度学习相结合无疑拥有广阔的应用前景和发展空间。面对当前存在的各种挑战，我们相信通过政府、企业和研究机构共同努力，这些问题都将得到妥善解决。未来，我们可以期待看到越来越多利用FPGA加速技术推动人工智能领域取得突破性进展的成功案例出现。
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