96V2课业解析

项目目标:
1. 使用 FINN 框架和 Vivado HLS 流组件库模拟不一样神经网络模型在 Ultra96V2 峰值性能,吞吐量和延迟
2. 比较 HLS 与模型理论的性能
3. 优化神经网络模型以更高效的布置在 FPGA 上
测试平台: Vivado HLS 2019.2
硬件配置:Ultra96V2 python

语言: C++或者 python 网络

模型选择:卷积神经网络
截止日期:8 月 1 日越早越好
项目需求:CNN 网络配置,如何搭建以及使用 FINN 和 HLS
进度跟进:一周至少一次进度跟进,最好一周两次框架

更多讨论能够+V:ITCSdaixie性能

相关文章
相关标签/搜索