《表1 经典CNN模型的特征图尺寸变化范围》

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《面向卷积神经网络的高并行度FPGA加速器设计》

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3）特征图内并行。将基本卷积伪代码中的特征图内的行/列循环部分展开，同时计算PDf个特征图内的数据，即特征图内并行，并行度为PDf。CNN算法各层的特征图尺寸变化范围非常大，表1统计了各经典CNN模型的特征图尺寸变化范围。为了在特征图变小时依然保持较高硬件利用率，PDf一般不大于8。