CSDN下载自视觉中国在过去的几年里，深度神经网络（DNN）已经在计算机视觉和其他领域取得了巨大的进展。然而，由于深度神经网络较高的计算复杂度，以及移动设备性能和功率限制，导致深度神经网络在移动设备上部署仍然具有挑战性。为解决移动设备部署的种种缺陷和难题，中山大学无人系统研究所陈刚副教授和黄凯教授联合鹏城实验室发表在DATE的论文《PhoneBit:EfficientGPU-AcceleratedBinaryNeuralNetworkInferenceEngineforMobilePhones》提出了业界首个基于手机GPU的高能效二值神经网络加速引擎，针对移动端GPU进行高度优化，相比现有的框架，此框架在进行二值神经网络推理的同时，可大幅提升推理速度，降低计算消耗的电量以及带来更高的能耗比。好消息是，目前PhoneBit框架已在鹏城汇智开源代码托管平台上正式发布。项目
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