The Role of Dynamic Reconfiguration for Implementing Artificial Neural Networks Models in Programmable Hardware

机译：动态重新配置在可编程硬件中实现人工神经网络模型的作用

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In this paper we address the problems posed when Artificial Neural Networks models are implemented in programmable digital hardware. Within this context, we shall especially emphasise the realisation of the arithmetic operators required by these models, since it constitutes the main constraint (due to the required amount of resources) found when they are to be translated into physical hardware. The dynamic reconfiguration properties (i.e., the possibility to change the functionality of the system in real time) of a new family of programmable devices called FIPSOC (Fleld Programmable System On a Chip) offer an efficient alternative (both in terms of area and speed) for implementing hardware accelerators. After presenting the data flow associated with a serial arithmetic unit, we shall show how its dynamic implementation in the FIPSOC device is able to outperform systems realised in conventional programmable devices.

机译：在本文中，我们解决了在可编程数字硬件中实现了人工神经网络模型时提出的问题。在此背景下，我们将特别强调实现这些模型所需的算术运算符，因为它构成了主要约束（由于所需的资源量），当它们被转换为物理硬件时。动态重新配置属性（即，实时改变系统的功能）的新系列可编程设备的新系列（芯片上的Fleld可编程系统）提供了有效的替代方案（在区域和速度方面）用于实现硬件加速器。在呈现与串行算术单元相关联的数据流之后，我们将显示其动态实现在FIPSOC设备中的动态实现是如何能够在传统可编程设备中实现的优越性。

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来源
《International work-conference on artificial and natural neural networks》|1999年||共10页
会议地点
作者
J.M.Moreno; J.Cabestany; E.Canto; J.Faura; J.M.Insenser;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化系统理论;
关键词

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