Реализация алгоритмов Edge AI на последовательных архитектурах (CPU/МК) сталкивается с проблемами эффективности. Применение ПЛИС позволяет создавать специализированные ускорители нейросетей, однако существующие решения на базе HLS жестко привязаны к конкретной конфигурации оборудования, что затрудняет их перенос на другие платформы. В данной работе предлагается архитектура параметризуемого нейропроцессора, способная масштабироваться в зависимости от доступного объема аппаратных ресурсов ПЛИС, что обеспечивает инвариантность реализации и эффективное использование оборудования под различные задачи.

Чураков Р.А., Ахмеров А.Х., Алябьев К.А., Гавенчук А.В. (науч. рук. Дейнека И.Г.) Реализация параметризуемого нейропроцессора для полносвязных нейронных сетей на плис // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17600