3D TLD NAND初代目vs二代目

人微言轻,没机会去硅谷感受FMS2017的大火,只能学习PDF文件,这次IMB分享了他们关于两代3D NAND Flash的测试结果。

测试对象:
初代目32-48 层CS,二代目64-72层ES。

根据闪存市场的数据,各Flash厂商目前的进度如下,各家的层数都在这个范围里,所以没法妄下结[……]

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FPGA也能做RNN!

作者 琥珀

导言:循环神经网络(RNNs)具有保留记忆和学习数据序列的能力。由于RNN的循环性质,难以将其所有计算在传统硬件上实现并行化。当前CPU不具有大规模并行性,而由于RNN模型的顺序组件,GPU只能提供有限的并行性。针对这个问题,普渡大学的研究人员提出了一种LSTM在Zynq 7020[……]

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基于FPGA的深度学习CNN加速器设计

作者 琥珀

因为CNN的特有计算模式,通用处理器对于CNN实现效率并不高,不能满足性能要求。 因此,近来已经提出了基于FPGA,GPU甚至ASIC设计的各种加速器来提高CNN设计的性能。 在这些方法中,基于FPGA的加速器引起了研究人员越来越多的关注,因为它们具有性能好,能源效率高,开发周期快[……]

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