Deep Learning with FPGA – Amund Tveit's Blog
This chapter presents recent papers for using FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) for Deep Learning. FPGAs can roughly be seen as a Software-configurable Hardware, i.e you in some cases get close to dedicated hardware speed (although typically at lower clock frequency than chips, but typically with strong on-FPGA parallelism), this can be a potential good fit for e.g. Convolutional Neural Netwo
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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