Эффекты пользовательских параметров процессора глубокого обучения на использовании эффективности и ресурса

Анализируйте, как параметры процессора глубокого обучения влияют на эффективность нейронной сети для глубокого обучения и использование ресурса потока битов. Идентифицируйте параметры, что справка улучшает производительность и уменьшает использование ресурса.

Эта таблица приводит параметры процессора глубокого обучения и их эффекты на использовании ресурса и эффективности.

Параметр процессора глубокого обучения	Процессорный модуль глубокого обучения	Действие параметра	Эффект на эффективности	Эффект на использовании ресурса
TargetFrequency	Основной модуль	Увеличьте целевую частоту.	Улучшает производительность.	Крайнее увеличение интерполяционной таблицы (LUT) использование.
ConvThreadNumber	`conv`	Увеличьте число потока.	Улучшает производительность.	Использование ресурса увеличений.
InputMemorySize	`conv`	Увеличьте входную емкость памяти.	Улучшает производительность.	Блок RAM увеличений (BRAM) использование ресурса.
OutputMemorySize	`conv`	Увеличьте выходную емкость памяти.	Улучшает производительность.	Блок RAM увеличений (BRAM) использование ресурса.
FeatureSizeLimit	`conv`	Увеличьте предел размера элемента.	Улучшает производительность в сетях со слоями, которые имеют большое количество функций.	Блок RAM увеличений (BRAM) использование ресурса.
KernelDataType	`conv`	Измените тип данных в int8.	Улучшает производительность. Могло быть понижение точности.	Уменьшает использование ресурса.
FCThreadNumber	`fc`	Увеличьте число потока.	Улучшает производительность.	Использование ресурса увеличений.
InputMemorySize	`fc`	Увеличьте входную емкость памяти.	Улучшает производительность.	Блок увеличений RAM (BRAM) использование ресурса.
OutputMemorySize	`fc`	Увеличьте выходную емкость памяти.	Улучшает производительность.	Блок увеличений RAM (BRAM) использование ресурса.
KernelDataType	`fc`	Измените тип данных в int8.	Улучшает производительность. Могло быть понижение точности.	Уменьшает использование ресурса.
InputMemorySize	`adder`	Увеличьте входную емкость памяти	Улучшает производительность для сетей DAG только	Использование ресурса увеличений для сетей DAG только.
OutputMemorySize	`adder`	Увеличьте выходную емкость памяти	Улучшает производительность для сетей DAG только	Использование ресурса увеличений для сетей DAG только.
KernelDataType	`adder`	Измените тип данных в int8.	Улучшает производительность. Могло быть понижение точности.	Уменьшает использование ресурса.

Документация Deep Learning HDL Toolbox

Поддержка

Памятка переводчика

1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.

2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.

3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.

4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.

5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.

Документация