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摘要 — 本研究重点研究了在 FPGA 片上系统 (SoC) 上加速的深度神经网络 (DNN) 的时间可预测执行。本文考虑了 Xilinx 的现代 DPU 加速器。针对 Zynq Ultrascale+ 平台进行了广泛的分析活动，以研究 DPU 在加速一组用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的最先进的 DNN 时的执行行为。基于分析，提出了一个执行模型，然后用于得出响应时间分析。还提出了一个名为 DICTAT 的定制 FPGA 模块，以提高 DNN 加速的可预测性并收紧分析界限。最后，基于分析界限和目标平台的测量结果，提供了一组丰富的实验结果，以评估所提出的方法在 ADAS 应用上的有效性和性能。
FPGA SoC 平台上深度神经网络的时间可预测加速
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