《表4 资源利用率对比：二值VGG卷积神经网络加速器优化设计》

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《二值VGG卷积神经网络加速器优化设计》

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在Ubuntu16.04操作系统下，基于Pytorch深度学习框架训练二值VGG-11卷积神经网络，实验基于CIFAR-10数据集验证，将数据集图像尺寸放大到224×224作为网络输入，数据训练利用NVIDIA Quadro P2000 GPU实现加速。基于流架构二值VGG-11加速器硬件系统开发基于ZCU102开发板，最终硬件系统实现了81%的识别率，推断速率、资源占用率等如表4所示，最高实现了219.9 FPS。