FPGA实现深度学习的优势及缺点

计算能力一般通过两个参数表征： Peak GOPs峰值性能 Real GOPs实测性能（针对特定网络） FPGA在推理过程，可以做到高的Real GOPs/Peak GOPs，而训练过程，他的结构与算法并不完全匹配。希望后面出的器件可以克服。   FPGA的算力优势 推理时的低延迟，特别时batch size为1时，这个在微软Brainwave Project项目中中反复提到。 GPU的优势是块处

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