矩阵乘法ARM皮层A9 - Xilinx的高效实现

Question

是否有任何简单的方法库来使用Xilinx在ARM CortexA9双核上高效地(最大速度)实现线性代数？

我使用的是一个带有双核Arm处理器的zybo z7开发板，我想在Xilinx上实现一个简单的神经网络，它包含一个卷积层，然后是一个密集的神经网络。特别是，在手臂上传递一个基于蟒蛇的模型。我读了一些关于ARM和SIMD库的手册，但我不想这么深入。

对我来说，一个简单的方法是使用一个库，自己执行乘法/点积/卷积等操作(快速)，就像python中的numpy一样，避免使用纯for...loop语法。举个例子就好了！

谢谢你抽出时间

Answer 1

您可以尝试使用Tensorflow使用的本征库来实现矩阵计算，或者甚至可以尝试使用已经在ARM-Cortex M系列处理器上测试过的TensorFlow石。