网店网站建设哪家,网站设置时间段访问,在线设计平台开源,做设计适合关注的网站文章目录 前言优化方案测试数据产生及Matlab结果处理流程工程说明功耗与面积标准softmax函数功耗与面积总结前言
FPGA异构计算是一个趋势，在AI推理、深度学习中广泛使用FPGA进行加速，减小系统延迟。而AI推理中有一个组件被广泛使用，各种网络模型中都有其身影，那就是激活函… 文章目录 前言优化方案测试数据产生及Matlab结果处理流程工程说明功耗与面积标准softmax函数功耗与面积总结 前言
FPGA异构计算是一个趋势，在AI推理、深度学习中广泛使用FPGA进行加速，减小系统延迟。而AI推理中有一个组件被广泛使用，各种网络模型中都有其身影，那就是激活函数。
激活函数中又分很多种，其中softmax是使用最多的一种，但由于其是非线性函数，而FPGA不擅长处理非线性函数，所以如何用更少的资源达到类似的效果，进行激活函数的优化就至关重要。
本文即有标准的基于FPGA的softmax函数实现过程，也有基于FPGA的softmax函数优化实现过程，且给出了两者的资源消耗情况对比。
优化方案
用2代替自然对数e Softmax函数的定义（以第i个节点输出为例）：
