三菱電機の「コンパクトな人工知能」、FPGAへの実装も可能に
三菱電機は小規模なFPGAにも実装できる「コンパクトなハードウェアAI」を発表。深層学習などによって得た推論アルゴリズムについて、従来と比べて処理速度を10倍、もしくはFPGAの回路規模を10分の1にすることができるという。 三菱電機は2018年2月14日、東京都内で開催した研究開発成果披露会において、小規模なFPGAにも実装できる「コンパクトなハードウェアAI」の展示を行った。深層学習（ディープラーニング）などによって得た推論アルゴリズムについて、処理速度を10倍、もしくはFPGAの回路規模を10分の1にすることができるという。 同社は2016年2月に、組み込みCPUで動作可能な「コンパクトな人工知能」を発表している。深層学習などによって得た推論アルゴリズムを、推論精度を維持しながら「Cortex-A7」クラスの組み込みCPUに実装できるようにする技術だ。 今回発表したコンパクトなハード
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PYNQ-Z1で始めるDeep Learning on FPGA入門（その1：購入からJupyter NotebookでLチカまで） - Studio Ousia Engineering Blog
こんにちは。エンジニアの戸塚です。 自分へのクリスマスプレゼントとして PYNQ-Z1 を買ったので、25％ルール第一弾は「Deep Learning on FPGA入門」的なことをしてみたいと思います。 【DISCLAIMER】スタート時点でFPGA素人です。Courseraでちょうど年末からFPGAコースを開講していたので併行して勉強中です。間違ったことを書いていたら必要に応じて訂正を入れていきます。有識者の皆様のご指摘を歓迎します。 1. 購入から起動まで 前日譚 情報収集 PYNQ 高位合成（HLS） 注文 起動の前に PYNQシステムmicroSDカードの準備 起動！ 2. Jupyter Notebookにアクセスする a) LAN経由でアクセス PYNQのJupyter Notebookのパスワード設定 b) LANケーブルでPCと直接接続 3. Jupyter Notebo
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