近年来，递归神经网络（rnn）作为一种能够模拟自然语言等序列数据的深度学习算法，备受关注。然而，在实际应用中，rnn网络规模较大，需要高效的计算平台支持。而fpga作为一种可编程硬件平台，能够提供高性能的专用加速器，被广泛应用于深度学习算法中。本文提出一种基于fpga平台的rnn网络加速方案，将rnn网络分解为若干小的神经元核心，利用fpga的流水线并行计算能力，实现高效的算法加速。
首先，将rnn网络根据不同的层次分解为若干小的神经元核心，每个神经元核心独立计算，满足fpga平台的并行计算需求。然后，利用fpga的流水线并行计算能力，将神经元核心进行流水线化设计，实现高效的计算架构。最后，通过大量的实验测试，验证了该方案在不同的数据集上的高效性。
这种基于fpga平台的rnn网络加速方案，不仅可以显著提升算法的计算速度，而且能够节省计算资源，降低系统的能耗。对于一些需要高频率实时处理的场合，如自然语言处理、语音识别和图像识别等领域，该方案具有非常明显的优势。
此外，fpga平台的硬件可编程性也能够使得该加速方案更具有普适性，在不同的应用场景下都能够快速适应，为深度学习算法的研究提供了新的思路和可行解决方案。
总之，基于fpga平台的rnn网络加速方案不仅能够充分利用硬件平台的计算能力，提高算法的计算速度和效率，还能够满足不同场景下的应用需求。相信在未来深度学习算法的开发和应用中，该方案将具有广泛的应用前景。