DAC SDC（System Design Contest）的比赛任务是在Xilinx Ultra96v2平台上实现高速、高准确率且低功耗的飞行器高空目标检测深度学习算法。比赛所用的训练与测试数据集均由大疆公司提供，训练集包含95种目标共93K张图片，测试集包含52K张图片，最终将以检测精度（IoU）高、速度（FPS）快和功耗低为评判准则。

自动驾驶汽车应对在高速公路和主干道等高速行驶场景以及对各种突然事件需要做出及时的反应，如旁边车辆变道、前方车辆突发故障或前方行人突然出现等，检测系统要求具备较高的实时性，其中硬件加速平台是整个系统中最关键的部分。本项目设计的智能加速平台能够推理加速多种深度学习算法，帮助自动驾驶系统快速全面认知复杂路况、精准感知、预测车辆行驶过程中的交通情况，并且实时对周边环境做出准确的判断。此外，还可以应用在智能安防、智慧交通、工业生产等嵌入式领域。

本文详细介绍了评估DNN加速器时需要考虑的指标和影响因素，并讨论了在设计DNN加速器时应该如何做trade-off。

Going Deeper with Embedded FPGA Platform for Convolutional Neural Network

FPGA’16, February 21-23, 2016, Monterey, CA, USA