prindi

DeepHLS: A complete toolchain for automatic synthesis of deep neural networks to FPGA

autor
Riazati, Mohammad
Daneshtalab, Masoud
Sjodin, Mikael
Lisper, Bjorn
vastutusandmed
Mohammad Riazati, Masoud Daneshtalab, Mikael Sjödin, Björn Lisper
allikas
ICECS 2020 - 27th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, November 23-25, 2020, Virtual Conference : Proceedings
ilmumiskoht
Danvers
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2020
leheküljed
4 p
konverentsi nimetus, aeg
2020 27th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS), November 23-25, 2020
konverentsi toimumispaik
Glasgow, Scotland
leitav
https://doi.org/10.1109/ICECS49266.2020.9294881
märksõna
tehisnärvivõrgud
VLSI-ahelad
raalprojekteerimine
võtmesõna
deep neural networks
convolutional neural networks (CNNa)
CNN
accelerator architectures
High-Level Synthesis (HLS)
ISBN
978-1-7281-6044-3
märkused
Bibliogr.: 28 ref
TTÜ struktuuriüksus
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Usaldusväärsete arvutisüsteemide keskus
Riazati, M., Daneshtalab, M., Sjodin, M., Lisper, B. DeepHLS: A complete toolchain for automatic synthesis of deep neural networks to FPGA // ICECS 2020 - 27th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, November 23-25, 2020, Virtual Conference : Proceedings. Danvers : IEEE, 2020. 4 p. https://doi.org/10.1109/ICECS49266.2020.9294881