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基于Verilog的神经网络加速器设计

本设计实现了一个高效的神经网络加速器,专注于卷积神经网络(CNN)的核心计算功能。该设计具有以下创新点:

  • 并行处理架构:同时处理多个卷积窗口,提高计算吞吐量
  • 动态权重加载:支持运行时更新卷积核权重
  • 流水线优化:卷积、激活、池化三级流水线设计
  • 可配置参数:支持不同尺寸的输入特征图和卷积核

系统架构

http://www.dtcms.com/a/301997.html

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