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    以矩陣乘法為基礎應用硬體加速器於一維卷積計算之研究
    (2022) 鄭博升; Cheng, Po-Sheng
    隨著電腦計算能力的提升,人工智慧得以受惠於大量的卷積計算來取得資料的特徵,使電腦可以幫我們處理各種複雜的任務。在提升卷積計算的速度的研究中,以矩陣乘法來實作卷積計算是常見的一種方式。本論文針對一維的卷積計算,提出一種矩陣排列的方式,將一維卷積計算得以用矩陣乘法來達成,並且進一步的使用通用型硬體加速器,來大幅提升矩陣乘法的計算效能。將本論文的方法應用於神經網路模型,並佈署在FPGA開發版上,經過實驗的驗證,我們可以精準的產出計算結果,並且加速整體神經網路模型的計算效能。

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