FPGAでDeep Learningしてみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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(Prog
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。
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
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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
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Tensor flow usergroup 2016 (公開版)
FPGA Based Deep Learning Accelerators Take on ASICs
https://www.ipa.go.jp/files/000052810.pdf
