- 孫齊偉 （西南交通大學 信息科學與技術學院，四川 成都 611756） 摘要：SoftMax函數通常在深度學習中作為激活函數使用，但其計算涉及自然指數和除法運算，傳統PC機上計算較慢，拖累了一個神經網絡的訓練。本文針對自然指數運算的特點，提出了一種名為基底拆分法的新方法。該方法將SoftMax函數中自然指數計算拆分為多個由查找表實現的特定基底上，通過這種方法，一個復雜的自然指數計算過程即可由查找表過程和乘法過程實現。這種方法有效的降低了硬件復雜度以及邏輯傳播延時。由于該方法中使用了自定義的數據結構
- 關鍵字：
201906 PYNQ ZYNQ SoftMax AXI總線 異構計算
- 目的是利用嵌入在Xilinx FPGA中的MicroBlaze核實現基于AXI總線的雙核嵌入式系統設計以及共享實現LED燈的時控。對于共享實現LED燈時控的方法是通過在兩個低速總線之間加入一個axi2axi_connector實現axilite總線上的slave共享。對于實現雙核之間的通信主要方法是利用mailbox和mutex完成核間通信。硬件平臺采用的是Xilinx FPGA Spartan -6 Atlys板，軟件平臺是Xilinx EDK，主要使用的是XPS(硬件設計)和SDK(軟件設計)，開
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MicroBlaze AXI總線 嵌入式系統
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