| 使用賽靈思 Alveo 加速器卡 加速 DNN | |
| 所屬分類：白皮書 | |
| 上傳者：yangh | |
| 文檔大?。?span>529 K | |
| 標簽： Xilin FPGA DNN | |
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| 文檔介紹：Xilinx® 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (xDNN) 引擎使用 Xilinx® Alveo? 數(shù)據(jù)中心加速器卡提供高性能、低時延、高能效的 DNN 加速。通過保持較低能源成本以及最大限度地減少實現(xiàn)過程中所需的特定加速器的數(shù)量，可以顯著降低總體擁有成本 (TCO)。 賽靈思 Alveo 加速器卡在高性能、高能效、靈活的機器學習 (ML) 推斷方面表現(xiàn)出色。xDNN 處理引擎已被開發(fā)用于一般執(zhí)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)，如 ResNet50、GoogLeNet v1、Inception v4 - 甚至包含自定義層的 CNN。 本白皮書概述了 xDNN 硬件架構(gòu)和軟件堆棧，以及支持“業(yè)界一流”高能效推斷聲明的基準數(shù)據(jù)。 為讀者提供指導(dǎo)，幫助其實現(xiàn) Alveo 數(shù)據(jù)中心加速器卡上的結(jié)果再創(chuàng)造。 | |
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