論文の概要: FPGA-based Acceleration for Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13461v1
• Date: Sun, 04 May 2025 04:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-25 10:52:49.04698
• Title: FPGA-based Acceleration for Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: FPGAによる畳み込みニューラルネットワークの高速化:包括的レビュー
• Authors: Junye Jiang, Yaan Zhou, Yuanhao Gong, Haoxuan Yuan, Shuanglong Liu,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ディープラーニングの基本であり、さまざまなドメインにわたるアプリケーションを駆動する。 本稿では、CNN用に特別に設計されたFPGAベースのハードウェアアクセラレータの包括的なレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7810245817090906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) are fundamental to deep learning, driving applications across various domains. However, their growing complexity has significantly increased computational demands, necessitating efficient hardware accelerators. Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) have emerged as a leading solution, offering reconfigurability, parallelism, and energy efficiency. This paper provides a comprehensive review of FPGA-based hardware accelerators specifically designed for CNNs. It presents and summarizes the performance evaluation framework grounded in existing studies and explores key optimization strategies, such as parallel computing, dataflow optimization, and hardware-software co-design. It also compares various FPGA architectures in terms of latency, throughput, compute efficiency, power consumption, and resource utilization. Finally, the paper highlights future challenges and opportunities, emphasizing the potential for continued innovation in this field.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ディープラーニングの基本であり、さまざまなドメインにわたるアプリケーションを駆動する。 しかし、その複雑さの増大は計算要求を大幅に増加させ、効率的なハードウェアアクセラレータを必要とする。 FPGA(Field-Programmable Gate Array)は、再構成性、並列性、エネルギー効率を提供する主要なソリューションとして登場した。 本稿では、CNN用に特別に設計されたFPGAベースのハードウェアアクセラレータの包括的なレビューを提供する。 既存の研究に根ざしたパフォーマンス評価フレームワークを提示し、並列コンピューティング、データフロー最適化、ハードウェアとソフトウェアの共同設計といった重要な最適化戦略を探求する。 また、レイテンシ、スループット、計算効率、消費電力、リソース利用の観点から、さまざまなFPGAアーキテクチャを比較する。 最後に、この分野での継続的なイノベーションの可能性を強調し、今後の課題と機会を強調します。

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