利用深度学习加速器（DLA）和 Winograd 变换技术，我们在 Intel Arria 10 设备上实现了 1020 图像 / 秒的性能，比 FPGA 上最先进的技术快 10 倍，同时也具有 5.8 倍的更高效率，并且与 nVidia TitanX GPU 上基于 AlexNet 的最佳公开实现比 23 img/s/W 具有竞争力。

Jan, 2017

本文介绍一种基于 Tensorflow 的开源工具流，可以将数值计算模型映射到可合成硬件，从而生成深度神经网络。这种工具流使用户可以用很少的 Python 代码生成计算深度神经网络。

Jul, 2018

本文提出了用于深度学习框架的全栈编译器 DNNVM，通过优化图表现形式、循环和数据布局、关键算法和支持验证等，将复杂的 CNN 模型转换成有向无环图（XGraph）并利用启发式子图同构算法枚举所有潜在的融合机会，并在全计算图中搜索执行策略的最佳选择， 在 Xilinx ZU9 @330 MHz 等设备上实现了与最新算法同等状态的性能，最终在 VGG 和 ResNet50 上达到了最先进的性能。

Feb, 2019

通过高级综合技术，在 FPGA 上加速图神经网络推理，实现了高达 50.8 倍的加速和 423 倍的能量降低，与 CPU 基线相比，以及高达 5.16 倍的加速和 74.5 倍的能量降低，与 GPU 基线相比。

Sep, 2023

本论文研究了如何在单个 FPGA 平台上利用硬件加速器和 PYNQ 来实现 DRNN 语言模型加速，实验结果显示，在 PYNQ 板上 Overlay 加速器的 AXI Stream 接口性能为 20 GOPS，相较 Ref.30 和 Ref.31 的工作分别提高了 70.5 倍和 2.75 倍。

Oct, 2017

本研究旨在探索 FPGA 在高性能计算中的应用价值，通过对 Tensil AI 开源推理加速器进行硬件设计和编译优化，成功提升了推理性能，进一步证明了 FPGA 在计算加速中的优越性，通过实验数据证明所提出的加速器在单位能耗下的操作强度可达 21.12 GOP/s，相比市面上其他设备，具有更高的能源效率。

Apr, 2023

基于低功耗的内嵌 FPGA 提出的分布式系统，可用于边缘计算应用，通过分布式调度优化深度学习负载以获得最佳性能，同时可以在多种配置下评估和管理神经网络工作负载。

May, 2023

本文介绍了一种修改版 CNN 框架 Caffe，该框架支持 FPGA 实现，并使用 Xilinx SDAccel 环境实现了基于 FPGA 的 Winograd 卷积引擎，能够与其他运行在主机处理器上的层一起运行几个流行的 CNN 模型，取得了 50 GFLOPS 的成果。

Sep, 2016

DeepFire2 是一种新型的硬件架构，能够在多个逻辑区域上高效地映射大型网络层，大大提高了吞吐量和能源利用率，同时避免了查找表对 SNN 逻辑资源的限制，能够部署大型的 ImageNet 模型，保持每秒超过 1500 帧的吞吐量。

May, 2023

本文介绍了用于解决 SLAC 数据实验的高速探测器的存储问题的解决方案 —— 用机器学习技术在边缘计算设备上实现实时数据处理的 SLAC 神经网络库框架，该框架采用基于 FPGA 的加速器来实现 ML 解决方案，并且支持所有权重的 RTL 重训练和恢复。

May, 2023