AI芯片：深鉴科技基于深度压缩的FPGA设计架构

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众所周知，深度学习属于计算密集型，模型中参数众多，占用很大的存储空间。这一特点，在嵌入式终端上应用时，因为硬件资源有限，就成了制约实际应用的瓶颈。 因此，减少模型需要的存储空间有着迫切的理论及现实意义。 深鉴科技的创始人韩松，本科毕业于清华大学，斯坦福博士，目前在MIT，一直研究深度压缩技术，并在FPGA上实现了基于深度压缩技术的ESE，成果发表为论文。 本文主要是分析韩松的2篇论文，来一窥深度压缩的玄妙。 2篇论文，一篇关于深度压缩技术，一篇关于深度压缩技术在语音识别上的FPGA方案ESE。 论文如下： （1）Deep Compression：Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding （2）ESE：Efficient Speech Recognition Engine with S ………………………………