FPGA加速深度学习综述

作者：刘腾达; 朱君文; 张一闻^*

来源：计算机科学与探索, 2021, 15(11): 2093-2104.

• 深度学习
• 神经网络
• 现场可编程逻辑门阵列（FPGA）
• 硬件加速

近年来,由于互联网的高速发展和大数据时代的来临,人工智能随之大热,而推动人工智能迅猛发展的正是深度学习的崛起。大数据时代需要迫切解决的问题是如何将极为复杂繁多的数据进行有效的分析使用,进而充分挖掘利用数据的价值并造福人类。深度学习作为一种实现机器学习的技术,正是解决这一问题的重要法宝,它在处理数据过程中发挥着重要作用并且改变了传统的机器学习方法,已被广泛应用于语音识别、图像识别和自然语言处理等研究领域。如何有效加速深度学习的计算能力一直是科研研究的重点。FPGA凭借其强大的并行计算能力和低功耗等优势成为GPU在加速深度学习领域的有力竞争者。从深度学习的几种典型模型出发,在FPGA加速技术现有特点的基础上从针对神经网络模型的加速器、针对具体问题的加速器、针对优化策略的加速器和针对硬件模板的加速器四方面概括总结了FPGA加速深度学习的研究现状,然后对比了不同加速技术和模型的性能,最后对未来可能发展的方向进行了展望。

• 单位
  中国人民武装警察部队工程大学