近年、ディープラーニングはますます成熟し、一般的なアルゴリズムとして畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が視覚タスクに幅広く利用されています。従来、ディープラーニングの研究は主にGPUやCPUなどのハードウェアに依存していましたが、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）の発展により、さまざまなニューラルネットワークアルゴリズムを融合させた主要な実装プラットフォームとなっています。本記事は、FPGAにおけるCNN技術の応用シナリオをまとめ、主にアクセラレーターの利用について紹介します。また、論文は一部のアクセラレーターが論理リソースやメモリ帯域幅を十分に活用できていない点にも言及し、最適な性能を引き出せていない現状を指摘しています。