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FPGA上でのCNN推論を加速するための調査（サーベイ）
Dev.to / 2026/5/3
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureModels & Research
要点
- この記事は、FPGA（フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ）上で畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の推論を加速する方法に焦点を当てたサーベイです。
- CNNのフォワードパス実行において、スループット向上やレイテンシ低減を目的としたアーキテクチャ／実装アプローチを扱っています。
- FPGAベース推論での性能に影響するマッピング方針、データフロー、ハードウェア利用率といった実装上の選択が強調されています。
- 先行研究や動向を整理し、FPGAにCNNモデルを展開するための加速技術を比較しやすくすることを狙っています。
