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
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
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