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本IP核由Xilinx HLS高层次综合语言设计，采用Winograd算法降低卷积计算量，支持任意大小为3x3的、步长为1或2的卷积运算。C仿真，C/RTL协同仿真均已通过，并在xc7z020clg400-2开发板上上板通过测试。压缩包内包含HLS工程、以及SDK上板测试的代码

在广泛的领域中，机器学习的任务变得越来越广泛，在一个广泛的系统（从嵌入式系统到数据中心）。同时，一系列的机器学习算法（尤其是卷积和的深度神经网络，即，CNN(无连接节点网络服务)和DNNs(深度神经网络)）被证明在许多应用中是最先进的。异构多核架构的进化方向组成的混合内核和加速器，机器学习的加速器可以实现效率的罕见的组合（由于目标算法的小数目），应用范围广。

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. 概述　　得益于大数据的兴起以及算力的快速提升，机器学习技术在近年取得了革命性的发展。在图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习任务中，数据为大小维度确定且排列有序的欧氏（Euclidean）数据。然而，越来越多的现实场景中，数据是以图（Graph）这种复杂的非欧氏数据来表示的。Graph不但包含数据，也包含数据之间的依赖关系，比如社交网络、蛋白质分子结构、电商平台客户数据等等。数据复杂度的提升，对传统的机器学习算法设计以及其实现技术带来了严峻的挑战。在此背景之下，诸多基于Graph的新型机器学习算法—GNN（图神经网络），在学术界和产业界不断的涌现出来。　　GNN对算力和存储器的要求非常

CNN加速器 卷积神经网络加速器硬件单元 CNN加速器的卷积和池化层算法的详细设计。 该系统适用于灰度图像（每个像素的范围在0到255之间）。 该项目的主要目标是构建加速器模块。

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