1.一种基于SoC芯片的深度神经网络嵌入式实现方法，其特征在于：神经网络主程序在SoC芯片的处理器内核上实现，完成全局调度任务；计算密集部分在SoC芯片的可编程逻辑上实现，完成并行计算任务；两部分通过片内高速总线进行控制指令和状态信息的交换；
处理器内核控制可编程逻辑部分加载第一个配置文件，载入子层1的相关参数和计算逻辑；原始输入经过处理器的预处理过程，进入可编程逻辑进行计算，输出信息存入外部存储器；之后，处理器控制可编程逻辑加载第二个配置文件，载入子层2的相关参数和计算逻辑，读取存储器中上一层的输出信息，继续进行计算；重复此过程直至完成最后的全连接层计算，最终输出结果反馈的处理器，按照需求格式输出。
2.如权利要求1所述的一种基于SoC芯片的深度神经网络嵌入式实现方法，其特征在于：所述配置文件对应不同子层，通过对可编程逻辑的动态重配置，实现大规模深度神经网络在硬件资源有限的SoC芯片上的布局。
3.如权利要求2中深度神经网络嵌入式实现方法所述，其特征在于：所述配置文件可由神经网络模型中相邻多个子层所生成。