利用 OpenCL? 平台和英特爾? Stratix? 10 FPGA 加快深度學習發展

在這個高度依賴圖像的時代，英特爾? FPGA 可利用 OpenCL? 平台滿足巨大的圖像處 理和分類需求

簡介

從 2015 年到 2020 年，互聯網視頻流量將增長四倍。[1] 鑒於可視數據的爆炸性增長， 找到有效的圖像排序、分類和識別方法變得至關重要。卷積神經網路（CNNs）是一種基 於人腦功能的機器學習方法，通常用於圖像分析。軟體可將圖像分為多個部分（通常采 取重疊操作），然後通過分析圖像形成可視空間的整體示意圖。該流程需要採用多個復 雜的數學運算步驟以分析、比較和識別圖像，同時保持較低的錯誤率。

公司信息:

Intel－英特爾

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