FPGA開発環境をクラウド化した話 - Qiita
要約 Googleクラウド上の仮想マシンでAltera Quartus PrimeによるFPGA開発＆ビルドを行い、手元のFPGAボードとVPN経由でUSB接続して動かした話。4コア＋15GBメモリの開発環境を1時間あたり50円以下で使え、使わないときはOFFにしておけて便利。 DE0-Nano-SoCにブレッドボードと7セグ乗せたところ 3/11追記 keiさん情報によると、Xilinx Vivadoだとちょっと工夫するだけで同様のことができるらしい。最初っからX使っとけって話か。。 いきさつ ひさびさにFPGAをさわりたくなってDE0-Nano-SoCを買ったのだけど、開発環境であるQuartusを動かすマシンをどうしようかと考えた。FPGAのビルドっておそろしく重いので、最低でも4コア＋8GBメモリ程度のマシンが必要となる。 とはいえ、土日にちょろっと使う程度だし、もはや物理マシンを
FPGAでDeep Learningしてみる - Qiita
はじめに XilinxがBNN-PYNQというプロジェクトを公開したことにより、FPGA初心者でも簡単にDeep LearningをFPGA実行することができるようになりました。早速ボードを購入してデモ実行まで試してみました。 事前説明 PYNQ Xilinxのオープンソースプロジェクトで、XilinxのZynqに実装したFPGAロジックを、Pythonから簡単に使えるようにするためのもののようです。 通常、Zynqでプログラムを実行する際は、CPUで実行するPS(Processing System)と、FPGAで実行するPL(Programmable Logic)に分かれています。Deep Learningでは、Deep Learningを利用するアプリケーションをPSに実装し、並列化による高速化が見込める畳み込み処理やニューラルネットワークの各層の計算処理などをPLに実装するイメージで
２値化CNN on FPGAでGPUとガチンコバトル（公開版）
TensorFlow User Group HW部(2017年２月２７日)で使ったスライドです。講演後、一部加筆・修正しています。Read less
Microsoft PowerPoint - NEDO_脳型ワークショップ_2016Oct27.pptx
２値ディープニューラルネットワークから FPGAに合成するツールフロー 東京⼯業⼤学 中原 研究室 Artificial Neuron (AN) + x0=1 x1 x2 xN ... w0 (Bias) w1 w2 wN f(u) u y xi: Input signal wi: Weight u: Internal state f(u): Activation function (Sigmoid, ReLU, etc.) y: Output signal y f (u) u wi xi i0 N 積和演算を 何とかしたい… 2値化ニューラルネットワーク x1 w0 (Bias) fsgn(Y) Y z w1 x2 w2 xn wn ... 短精度(4〜8)ビットを2値に置き換え→メモリ帯域の圧縮 乗算器をXNORに置き換え→回路⾯積の削減 x1 x2 Y ‐1 ‐1 1
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
PYNQ-Z1 ボード PythonでZynqを動かす！ PYNQ = Python + Zynq - 超小型PC｜FPGA｜Raspberry Pi｜ハードウェア開発ソフトウェア開発
PYNQ-Z1 ボード PythonでZynqを動かす！ PYNQ = Python + Zynq - 超小型PC｜FPGA｜Raspberry Pi｜ハードウェア開発ソフトウェア開発 PYNQ（Python Productivity for Zynq）はXilinxからのオープンソースプロジェクトで Zynq All Programmable Systems on Chips (APSoCs)のデザインを容易に行います。 Python及びライブラリを使用し、Zynqのマイクロプロセッサとプログラムロジックの 組込みシステムを利便的に構築が可能になります。 PYNQの詳細はWebサイトが開設されています。 http://www.pynq.io/ Digilent社から発売されたPYNQ-Z1はPYNQを使ってZynqチップで組込みシステムを 開発するようにデザインされたボードです。 P
Terasic - Phased Out - Main Boards - Altera DE0 Board
The DE0 Development and Education board is designed in a compact size with all the essential tools for novice users to gain knowledge in areas of digital logic, computer organization and FPGAs. It is equipped with Altera Cyclone III 3C16 FPGA device, which offers 15,408 LEs. The board provides 346 user I/O pins, and is loaded with a rich set of features that makes it suitable to be used for advanc
ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ - スティルハウスの書庫の書庫
男子たるもの一度は自分でCPUを作ってみたいものだけど、ICでLEDをピカピカさせた程度の経験しかないハード素人な俺だったので、CPUを自作してる東大生などを遠くから見て憧れてるだけだった。しかしおよそ一年前のこと、「MIPSなんて簡単に作れますよ！」とKさん（←FPGAでLispマシンを自作するような人）に言われて、お、おぅ。。そりゃKさんはそうでしょうよ。。あれ、もしかして俺にもできるかな。。？ と思った。この一言がなければ32bitのCPUを自作しようなんて考えなかっただろう。 それから一年ちょい、とくに今年の正月休みやFPGA温泉でがっつりがんばって、なんとかMIPS Iサブセットの自作CPUが動いた。これはフィボナッチを計算してるところ。 ちなみに、これはこんな感じのフィボナッチのコードをCで書いて、 void main() { int i, *r = (int *)0x7f00
そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう！ - Qiita
これはbuilderscon tokyo 2016の発表スライドです。 自己紹介 @kazunori_279 クラウドのデベロッパー・アドボケイト エバンジェリストみたいなお仕事 コミュニティ支援：GCPUG、bq_sushi、TensorFlow User Group etc 趣味のFPGA 2013年くらいからいじり始め FPGAエクストリーム・コンピューティング主宰：合計8回 これまでに書いたFPGA記事 はてなブックマークでバズった記事たち マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか: 952 users ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ: 576 users 文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方: 517 users JP Morgan Chaseがデリバティブ専用スパコンをFPGAで
The Open Camera Project – $4,000 bounty for Open Firmware/Drivers for Raspberry Pi Camera Module
The Open Camera Project – $4,000 bounty for Open Firmware/Drivers for Raspberry Pi Camera Module [Updated: June 19,2015] Inspired by Adafruit’s Open Kinect bounty a few years back we are offering a [UPDATE JUNE 15, JUNE 19:] $1000 $3,000 $4000 bounty to the first person/team to deliver a working open source driver and FPGA MIPI design for the Raspberry Pi camera module. I am sure you can imagine
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The Parallella Board • 18-core credit card sized computer • #1 in energy efficiency @ 5W • 16-core Epiphany RISC SOC • Zynq SOC (FPGA + ARM A9) • Gigabit Ethernet • 1GB SDRAM • Micro-SD storage • Up to 48 GPIO pins • HDMI, USB (optional) • Open source design files • Runs Linux • >10,000 boards shipped • Starting at $99 LEARN MORE "It’s amazing that so much is packed into such a small size and yet
未踏IT人材発掘・育成事業：2015年度採択プロジェクト概要（土屋PJ） | デジタル人材の育成 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
未踏IT人材発掘・育成事業：2015年度採択プロジェクト概要（土屋PJ） 1．担当プロジェクトマネージャー 石黒 浩 大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 教授（特別教授） ATR石黒浩特別研究室室長（ATRフェロー） 2．採択者氏名 土屋 祐一郎（東京大学 大学院） 3．採択金額 2,304,000円 4．テーマ名 深層学習による高性能インテリジェントカメラの開発 5．関連Webサイト なし 6．申請テーマ概要 近年、画像認識技術への関心が高まり、それを利用したアプリケーションが数多く登場している。しかし、高負荷な計算をサーバサイドで行う現状の構造では、サーバに接続されるカメラ付き端末の数がより増え、また求められる処理も高度化していった際に、サーバの処理能力やネットワークトラフィック等が問題となってしまうため、各クライアント端末で複雑な画像認識処理を行えるインテリジェントカメ
マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか - Qiita
ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにFPGAに移行済み。IBMが最近出したData Engine for NoSQLという製品ではPOWER8プロセッサにFPGAを直付けしてRedisを高速化したり。いよいよデータセンターにも、先の見えないCPUに代わってFPGAやGPUを導入する波が押し寄せつ
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ボード
マイクロプロセッサの設計と実装
Tensor flow usergroup 2016 (公開版)
FPGAs For The Raspberry Pi
https://github.com/parallella/parallella-examples/tree/master/rpi-camera
FPGA Based Deep Learning Accelerators Take on ASICs
https://www.ipa.go.jp/files/000052810.pdf