XilinxがreVISIONスタックを発表しましたね。
機械学習の部分だけをサクッとまとめてみました
Xilinx Expands into Wide Range of Vision Guided Machine Learning Applications with reVISION
の4頁の図8、The reVISION Software Defined Flow
(下記の図は、その図8の引用です)によると
の4頁の図8、The reVISION Software Defined Flow
(下記の図は、その図8の引用です)によると
Caffeから出力される .prototxt と 学習データ(ウェイト)を
’’’System Optimizing Compiler'''なるツールに入力すると、
事前に最適化されたニューラルネットワーク層をスケジュールするって。
’’’System Optimizing Compiler'''なるツールに入力すると、
事前に最適化されたニューラルネットワーク層をスケジュールするって。
これって、中原先生のツールフローと基本的には同じですよね。
それから、6頁の図9、reVISION Stack – Removing Barriers to Broad Adoption
(下記の図は、その図8の引用です)によると
(下記の図は、その図8の引用です)によると
SDSoCに比べて、System Integrationがちょこっと少なくなり、
なんと、Bitstream Generationが無くなっているんだけど。
なんと、Bitstream Generationが無くなっているんだけど。
どうしてなんでしょうか?
MONOist : 画像認識の機械学習アルゴリズムを容易に組み込める、ザイリンクスが新開発環境の2頁目に書いてありました
引用 ちなみに最後にちょっと補足説明を。reVISIONの場合、あらかじめbitstreamとして用意されたCNNそのものがFPGAファブリックにロードされ、さらにこれに対応したCaffeがXilinxから提供される。なので、プログラマはこのCaffe経由で呼び出しをかけるだけでよく、あとはCNNのパラメータを設定して、データを入れれば推論結果が出てくるという仕組みだ。
reVISIONは、2017年Q2にリリースするようです。
で、お幾らなんでしょうかね。。。。
最後に、
8頁の図13、Why Reconfigurability Matters as Machine Learning Evolve
(下記の図は、その図13の引用です)を見ると、
機械学習がここ数年進化が激しいことを示していますね。
8頁の図13、Why Reconfigurability Matters as Machine Learning Evolve
(下記の図は、その図13の引用です)を見ると、
機械学習がここ数年進化が激しいことを示していますね。
2000年前後のITバブル後の、
まさに、今、IT無しには、何も出来ないように。。。
まさに、今、IT無しには、何も出来ないように。。。