GOPS 문헌 『From Model to FPGA: Software-Hardware Co-Design for Efficient Neural Network Acceleration』을 읽는다. Kaiyuan Guo, Lingzhi Sui, Jiantao Qiu, Song Yao, Song Han, Yu Wang, Huazhong Yang1. From Model to FPGA: Software-Hardware Co-Design for Efficient Neural Network Acceleration. 2016 IEEE Hot Chips 28 Symposium (HCS) 이 문헌은 ... FPGAxilinxCNNGOPSDNN 문헌 『AN ANALYSIS OF DEEP NEURAL NETWORK MODELS FOR PRACTICAL APPLICATIONS』를 읽는다. Alfredo Canziani & Eugenio Culurciello, Adam Paszke. AN ANALYSIS OF DEEP NEURAL NETWORK MODELS FOR PRACTICAL APPLICATIONS. arXiv : 1605.07678v4. 이 문헌은 이하에 공개된다. 딥 러닝 모델의 처리량을 알고 싶을 수 있습니다. 처리량으로서는, G-Ops 등으로 나타내어지고 있는 것이... Network-modelTOPSCNNGOPSDNN
문헌 『From Model to FPGA: Software-Hardware Co-Design for Efficient Neural Network Acceleration』을 읽는다. Kaiyuan Guo, Lingzhi Sui, Jiantao Qiu, Song Yao, Song Han, Yu Wang, Huazhong Yang1. From Model to FPGA: Software-Hardware Co-Design for Efficient Neural Network Acceleration. 2016 IEEE Hot Chips 28 Symposium (HCS) 이 문헌은 ... FPGAxilinxCNNGOPSDNN 문헌 『AN ANALYSIS OF DEEP NEURAL NETWORK MODELS FOR PRACTICAL APPLICATIONS』를 읽는다. Alfredo Canziani & Eugenio Culurciello, Adam Paszke. AN ANALYSIS OF DEEP NEURAL NETWORK MODELS FOR PRACTICAL APPLICATIONS. arXiv : 1605.07678v4. 이 문헌은 이하에 공개된다. 딥 러닝 모델의 처리량을 알고 싶을 수 있습니다. 처리량으로서는, G-Ops 등으로 나타내어지고 있는 것이... Network-modelTOPSCNNGOPSDNN