MSP301N

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如果你可以用16位整数实现这个demo，那么你可以达到demo中一般的性能，详细信息可在xilinx官网看到( ... )。

Why？
众所周知，目前的大部分算法加速，神经网络都是由软件程序来实现的，这些软件程序往往都十分庞大，数据量也十分庞大，对相应PC硬件的要求也十分高。近年来，出现了一波加速器芯片，这些芯片都是针对特定算法实现硬件加速设计的，成本较高，进入市场的时间十分缓慢。

Xilinx公司推出的 Kintex UltraScale FPGA（包含在Xilinx 可编程加速堆系列中），内部集成了可重构的可编程加速堆，这是专门针对密集型计算的数据分析和人工智能应用而设计的。可以将类似于上文中的神经网络结构在此加速堆上实现，提高其运行速度（硬件并行运算总是快于软件的），从而达到机器推理的高效快速运算。

总结：
现在，深度学习，机器学习，神经网络席卷我们周围的所有大型运算，高科技前沿领域。FPGA作为硬件领域的中坚力量，利用硬件的独特优势积极加入，软硬件互相促进发展，是当前技术发展的趋势。Xilnx 作为FPGA领域的领头羊，有何理由不积极推进呢？

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