摘要
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种新兴的人工
智能实现方式，广泛应用于语音识别、图像分割、图像识别等领域。传统的CPU
处理器由于自身并行度低和计算能力有限，已难以满足现代卷积神经网络的计算
需求。由于FPGA具有可重构、并行计算资源丰富和低功耗的特点，使得其成为
卷积神经网络加速领域上的热门硬件平台。本文对基于FPGA的CNN网络加速
平台进行设计，旨在利用FPGA部署卷积神经网络的加速策略。首先，在借鉴前
人研究成果基础上，对卷积神经网络、FPGA开发平台进行概述，研究之前，需
要先理清基于FPG
基于FPGA的CNN网络加速平台研究-15435字.pdf