論文の概要: Architectural Design and Performance Analysis of FPGA based AI Accelerators: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08740v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 17:53:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-15 16:38:22.511621
• Title: Architectural Design and Performance Analysis of FPGA based AI Accelerators: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: FPGAベースのAIアクセラレータのアーキテクチャ設計と性能解析:総合的レビュー
• Authors: Soumita Chatterjee, Sudip Ghosh, Tamal Ghosh, Hafizur Rahaman,
• Abstract要約: ディープラーニング(DL)は、急速に発展する先進技術である。 本稿では,DLのハードウェアレベルの最適化について述べる。 これは最先端のFPGAベースのニューラルネットワークアクセラレータの概要を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7874708385247353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL) has emerged as a rapidly developing advanced technology, enabling the performance of complex tasks involving image recognition, natural language processing, and autonomous decision-making with high levels of accuracy. However, as these technologies evolve and strive to meet the growing demands of real-life applications, the complexity of DL models continues to increase. These models require processing of massive volumes of data, demanding substantial computational power and memory bandwidth. This gives rise to the critical need for hardware accelerators that can deliver both high performance and energy efficiency. Accelerator types include ASIC based solutions, GPU accelerators, and FPGA based implementations. The limitations of ASIC and GPU accelerators have led to FPGAs becoming one of the prominent solutions, offering distinct advantages for DL workloads. FPGAs provide a flexible and reconfigurable platform, allowing model specific customization while maintaining high efficiency. This article explores various hardware level optimizations for DL. These optimizations include techniques such as loop pipelining, parallelism, quantization, and various memory hierarchy enhancements. In addition, it provides an overview of state-of-the-art FPGA-based neural network accelerators. Through the study and analysis of these accelerators, several challenges have been identified, paving the way for future optimizations and innovations in the design of FPGA-based hardware accelerators.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は、画像認識、自然言語処理、そして高い精度の自律的意思決定を含む複雑なタスクの実行を可能にする、急速に発展する技術として登場した。 しかし、これらの技術が発展し、現実のアプリケーションの需要が増大する中、DLモデルの複雑さは増加し続けています。 これらのモデルは大量のデータを処理する必要があり、かなりの計算能力とメモリ帯域幅を必要とする。 これにより、高性能とエネルギー効率の両方を提供するハードウェアアクセラレーターにとって重要なニーズがもたらされる。 AcceleratorタイプにはASICベースのソリューション、GPUアクセラレータ、FPGAベースの実装が含まれている。 ASICとGPUアクセラレータの制限により、FPGAは主要なソリューションのひとつとなり、DLワークロードに対して明確なアドバンテージを提供するようになった。 FPGAはフレキシブルで再構成可能なプラットフォームを提供し、高い効率を維持しながらモデル固有のカスタマイズを可能にする。 本稿では,DLのハードウェアレベルの最適化について述べる。 これらの最適化にはループパイプライニング、並列性、量子化、様々なメモリ階層拡張などが含まれる。 さらに、最先端のFPGAベースのニューラルネットワークアクセラレータの概要も提供する。 これらのアクセラレータの研究と分析を通じて、FPGAベースのハードウェアアクセラレータの設計における将来の最適化とイノベーションの道を開く、いくつかの課題が特定されている。

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