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摘要
为提高心音分类算法的实时性并将该分类算法移植至资源有限的移动设备中,提出一种适用于CRNN心音分类系统的硬件加速器。根据卷积层和LSTM层运算特点,通过交错缓存和分片缓存减小内存耗用,采用滑动窗运算机制和HLS指令优化最大限度地增加运算并行度,在FPGA平台中实现该加速方案。实验结果表明,与通用CPU相较,该CRNN加速器实现了29.79倍加速效果,能效比为通用GPU的20.2倍,具有较好的使用价值。
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单位云南大学; 云南省阜外心血管病医院
