引用 DeePhiのシステムは、CaffeやTensorFlowなどのフレームワークで記述されたニューラルネットのモデルを、DeePhiのコンパイラで、ネットワークの圧縮、重みの値の離散化を行う。そして、圧縮したモデルをFPGAベースのアクセラレータで実行するという流れとなっている。
ということ。
これって、Xilinx reVisionと似ていますね。
reVisionでは、ネットワークの圧縮、重みの値の離散化などのサポートはしていないようなので、
こちらのシステムの方がいろいろとできるようですね。
こちらのシステムの方がいろいろとできるようですね。
引用 コンパイラは、寄与度が小さいノードや接続を取り除いてネットワークを簡単にし、入力の重みを4bitに量子化してデータ量を減らす。 この圧縮処理で、AlexNetの場合は、240MBであった元のデータが6.9MBと35分の1に減少している。しかし、精度は、オリジナルが80.27%であったものが、圧縮後は80.30%と僅かながら改善している。他のネットでも、10分の1から49分の1という大きな圧縮ができ、精度にはほとんど影響がない。圧縮により、計算量が減り、メモリバンド幅も減るので、非常に有効である。
のようにて、データ量を少なくできるのは組み込みシステムでは重要ですね。
で、今回、XilinxがDeePhiに出資しました。ね。
昔(2011年年1月31日のブログ)、出資していたAutoESLを買収しました。
AutoESLの買収については、前の年(2010年6月16日)にブログ)にHLS : 次に来るのは AutoESLか?も次に買収されるか?とかいてありました。。。
そのAutoESLは、Vivado HLSとなり、今ではライセンス無しで利用できるツールとなり、
Xilinxの強みになっています。
そういう意味で、今回の「DeePhiへの出資」は重要な展開になるかもです。。。
たぶん、なるでしょう。。。。
昔(2011年年1月31日のブログ)、出資していたAutoESLを買収しました。
AutoESLの買収については、前の年(2010年6月16日)にブログ)にHLS : 次に来るのは AutoESLか?も次に買収されるか?とかいてありました。。。
そのAutoESLは、Vivado HLSとなり、今ではライセンス無しで利用できるツールとなり、
Xilinxの強みになっています。
そういう意味で、今回の「DeePhiへの出資」は重要な展開になるかもです。。。
たぶん、なるでしょう。。。。