服务案例 OpenCL异构计算(课程教学大纲) 来源: 发表时间: 2022-08-04 来源:火狐体育最新官网登录入口 作者:火狐体育app

  本课程是电子信息、计算机、自动化等相关专业主干课程之一,课程内容以人工智能领域中的神经网络为实现目标,通过学习TensorFlow框架下的神经网络训练、神经网络算法的OpenCL描述、神经网络的FPGA实现等内容,掌握FPGA实现神经网络算法推理的整个流程,为今后从事人工智能、算法加速、FPGA开发等相关领域工作奠定基础。

  为了便于开展面向FPGA平台的OpenCL教学,本课程结合人工智能领域中的神经网络为实现目标,通过学习TensorFlow框架下的神经网络训练、神经网络算法的OpenCL描述、神经网络的FPGA实现等内容,掌握FPGA实现神经网络算法推理的整个流程,为今后从事人工智能、算法加速、FPGA开发等相关领域工作奠定基础。

  各章节主要内容、重点难点及学生所需掌握的程度(以下内容标明A、B、C者分别为要求学员掌握、理解、了解)

  [1] 胡正伟、谢志远、王岩.OpenCL异构计算—入门FPGA和TensorFlow神经网络. 北京:清华大学出版社,2021

  [3]郑泽宇,梁博文,顾思宇TensorFLow—实战Google深度学习框架(第二版),电子工业出版社. 北京,2018

  [6]黄乐天. FPGA异构计算-基于OpenCL的开发方法.西安电子科技大学出版社.西安,2015

  FPGA在现代电子系统设计中扮演越来越重要的角色,特别是近几年飞速发展的人工智能、机器学习、硬件加速等领域。与GPU实现方式相比,FPGA具有较好的能效比,可以实现低功耗和低延时,具有广阔的应用前景。

  OpenCL作为一种业界异构计算标准,对FPGA的应用起到了重要的推动作用,是未来大型FPGA系统设计的重要方法。为了便于开展面向FPGA平台的OpenCL教学,本教材结合人工智能领域中的神经网络为实现目标,通过学习TensorFlow框架下的神经网络训练、神经网络算法的OpenCL描述、神经网络的FPGA实现等内容,掌握FPGA实现神经网络算法推理的整个流程,为今后从事人工智能、算法加速、FPGA开发等相关领域工作奠定基础。

  第二步:将TensorFlow框架下训练的神经网络使用OpenCL语言实现,并进行编译生成可执行文件和FPGA编程文件。

  之所以选择简易神经网络的原因是,本书的重点不在于介绍神经网络算法,而在于神经网络算法的OpenCL描述方法及FPGA实现流程。

  简易神经网络算法可以让学生明白神经网络的工作原理及基本框架,不仅如此,简易神经网络可以使用较少的OpenCL代码描述,易于分析神经网络算法与代码的对应关系,实现OpenCL语言的学习。

  本书以Ubuntu操作系统为运行环境,以性价比高的FPGA开发板DE10_nano为实现平台,该开发板尺寸较小,易于携带,方便管理,价格较低,适合批量购买,开展相关教学实验。本教材面向电子信息、计算机、自动化等相关专业的本科生及研究生或FPGA开发人员等

  实用。本书精选基于FPGA的OpenCL开发过程中最基本、最实用的知识进行详细介绍,注重可读性、实用性和可操作性,尽可能让学生在较短的时间里掌握本书最重要、最核心的内容。

  前沿。本书选取当今研究热点之一的人工智能领域中的神经网络作为设计案例,学生可以在掌握课程内容的基础上,探索持续更新的神经网络架构的实现。

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