Xilinx FPGA如何通過深度學(xué)習(xí)圖像分類加速機(jī)器學(xué)習(xí)
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了解Xilinx FPGA如何通過深度學(xué)習(xí)圖像分類示例來加速重要數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載機(jī)器學(xué)習(xí)。該演示可通過Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageNet獲得）分類。它可通過開源框架Caffe實(shí)現(xiàn)，也可采用Xilinx xDNN 庫加速，從而可實(shí)現(xiàn)全面優(yōu)化，為8位推理帶來最高計(jì)算效率。
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