《表2 Alex Net硬件加速性能》

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《基于FPGA的卷积神经网络加速模块设计》

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上述设计的硬件加速器模块通过Vivado综合实现后，功耗为2.914 W.运行Alex Net硬件加速结果如表2所示，可以看出除第一层外，其他卷积层在卷积模块加速时资源利用率高，并且该卷积模块也能兼容全连接层的计算，拓展性好.其中第一层卷积层由于输入通道数为3，在输入通道并行度为32的计算单元上运行，乘加阵列效率低，时间偏长；全连接层加速也存在同样的问题.