數(shù)據(jù)集與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對基于FPGA的CNN加速器的抗軟錯誤性能的影響

摘要： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)憑借其優(yōu)越的并行處理能力，在醫(yī)療健康、無人駕駛、人臉識別等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用.現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)的靈活性使其適于CNN的硬件實現(xiàn).然而隨著工藝尺寸減小，軟錯誤對FPGA的影響變得不容忽視.為了更好地研究基于FPGA的CNN異...