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基于FPGA的神经网络加速器：INT8量化与UltraScale+部署实践
在人工智能技术飞速发展的今天，神经网络模型的规模与复杂度呈指数级增长，这对硬件计算能力提出了严苛挑战。传统GPU在功耗与成本上逐渐显现瓶颈，而FPGA凭借其可定制化并行架构与低延迟特性，成为神经网络加速领域的新兴力量。本文将聚焦于如何通过INT8量化技术压缩模型，并高效部署至AMD UltraScale+ FPGA平台。
在人工智能技术飞速发展的今天，神经网络模型的规模与复杂度呈指数级增长，这对硬件计算能力提出了严苛挑战。传统GPU在功耗与成本上逐渐显现瓶颈，而FPGA凭借其可定制化并行架构与低延迟特性，成为神经网络加速领域的新兴力量。本文将聚焦于如何通过INT8量化技术压缩模型，并高效部署至AMD UltraScale+ FPGA平台。
