該目錄包含各種硬件覆蓋，用于加速不同平臺上的神經網絡。

背景

FPGA（現場可編程門陣列）是半導體器件，通過設計實現具有可編程互連的邏輯塊陣列。與“硬化”設備（即CPU / GPU）不同，FPGA可以編程為實現用戶所需的特定硬件設計。在設計硬件系統之后，必須使用二進制文件對FPGA進行編程。此過程通常稱為配置。此外，在具有固定功能和動態功能的用例中，可以部分地重新配置FPGA。在數據中心環境中，FPGA通過PCIe連接到CPU，或者連接到外部片外存儲器。鑒于上述假設，FPGA二進制文件可以劃分為靜態shell（Xilinx使用術語DSA）和動態overlay（Xilinx使用術語xclbin）。必須在加載任何overlay之前加載靜態shell。 Xilinx的云合作伙伴已經加載了shell。如果這個解釋看起來有點令人困惑，請不要過于擔心。您需要知道的是，您需要選擇最能滿足您應用需求的overlay。它將由Python API加載。

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注意：目前，只有overlay_2和overlay_3可用。 你可能會遇到一個已知問題，速度降級。 這將很快更新（xilinx官方表示）。

overlay_0.xclbin：
這種overlay最適合best for高吞吐量應用。
它可以并行處理8個圖像，它不支持具有非常大的濾波器的網絡，例如YOLOv2

overlay_1.xclbin：
這種overlay非常適合great for高吞吐量應用。
它可以并行處理4個圖像，并且它將保持精確度幾乎等同于float32模型

overlay_2.xclbin：
這種overlay最適合best for高吞吐量應用。
它可以以2倍速并行處理2個圖像，而32x28替代，較大的DSP計算陣列提供最小延遲，并且支持的較大濾波器尺寸可容納大型網絡，如YOLOv2

overlay_3.xclbin：
這種overlay有利于good for高吞吐量應用。
它可以以2倍速度一次處理1個圖像，而32x28替代，較大的DSP計算陣列提供最小延遲，并且支持的較大濾波器尺寸可容納大型網絡，如YOLOv2，并且它將保持精度幾乎相當于float32型號