arXiv ID:
2607.08427
arXiv 提交日期: 2026-07-09
FPGN:使用可微分查找表重新定义超快速可编程门级神经加速 / FPGN: Redefining Ultra-Fast Programmable Gate-based Neural Acceleration with Differentiable LUTs
1️⃣ 一句话总结
本文提出FPGN框架,通过将神经网络直接映射到FPGA的查找表(LUT)单元作为可学习神经元,并配合硬件对齐的训练方法和流式架构,实现在极低延迟下(比传统FPGA加速器快205倍)高效运行深度神经网络,同时保持较高的推理准确率。