C-LSTM:EnablingEfficientLSTMusingStructuredCompressionTechniquesonFPGAs是一篇研究论文，主要探讨如何通过结构化压缩技术在FPGA上实现高效的LSTM（长短期记忆网络）加速。该论文提出了一种名为C-LSTM的框架，结合了剪枝和量化等结构化压缩技术，显著降低了LSTM的计算复杂度和存储需求。通过优化硬件架构，C-LSTM在FPGA上实现了更高的计算效率和更低的功耗，同时保持了模型的准确性。实验结果表明，C-LSTM在多个基准数据集上均表现出优越的性能，相比传统LSTM实现，在速度和能效方面均有显著提升。该研究为在资源受限的边缘设备上部署高效的LSTM模型提供了可行的解决方案。
