基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，实现对于LeNet-5卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。PL端实现卷积层、池化层、全连接层的并行加速，PS端实现验证测试流程的控制。两者通过AXI总线连接，实现控制信识别结果的传递

汽车行业是推动人工智能(AI)发展的重要行业之一，这是因为该行业致力于自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统(ADAS)的泛在利益。汽车正在变得越来越智能，但是如果汽车行业要实现完全自动驾驶的目标，他们还有很长的路要走。尽管业界还在讨论实现全自动化所需的理想技术组合，但是有一点是明确的，那就是人工智能，尤其是神经网络将发挥重要作用。

随着大数据时代的来临,深度学习技术在从海量数据中提取有价值信息方面发挥着重要作用,已被广泛应用于计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域。本文从深度学习算法的特点和发展趋势出发,分析 FPGA 加速深度学习的优势以及技术挑战;其次,从 SoC FPGA 和标准 FPGA 两个方面介绍了 CPU-FPGA 平台,主要对比分析了两种模型在 CPU 和FPGA 之间数据交互上的区别;接下来,在介绍 FPGA 加速深度学习算法的开发环境基础上,重点从硬件结构、设计思路和优化策略这三个方面详细综述了采用 FPGA 加速卷积神经网络的设计方案;最后展望了 FPGA 加速深度学习算法相关研究工作的发展。

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