《表2 资源占用报告：利用OpenCL设计并优化FPGA上的全连接神经网络》

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《利用OpenCL设计并优化FPGA上的全连接神经网络》

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由于数据组的个数与硬件资源消耗强相关，因此数据组的规模选择尤为重要.若数据组内数据规模偏大，则Work I-tem的并行粒度较大，计算时间较长，同时对RAM的消耗较大；若数据组内数据规模偏小，则不利于组内进一步细粒度的优化.Intel OpenCL SDK提供了优化分析报告帮助使用者查看系统资源的占用情况，如表2所示.由于系统中稀缺的资源为计算资源DSP与内存资源RAM，全连接网络中很容易出现DSP与RAM消耗不平衡的情况，因此需要采用合适的取值进行计算组的划分.