Vengineerの妄想(準備期間)

人生は短いけど、長いです。人生を楽しみましょう!

Xilinx reVision 公開情報から


Xilinx reVisionはまだリリースされていませんが、公開されている資料を再度じっくり読みました。

背景資料
ザイリンクス、reVISIONによって幅広いビジョンガイド機械学習アプリケーションを市場で拡大

よりも、reVision Overviewの3頁を見ると分かりやすいです。

記録のために、引用します。
イメージ 1



引用
 ・Full software stack for deploying machine learning applications
 ・Hardware optimized libraries supporting Conv, ReLU, Pooling, Dilated conv, Deconv, 
  FC, Detector & Classifier, SoftMax layers 
 ・Caffe inter-operability allows easy porting from Proto-Text files 
    for Network definition and trained weights 
 ・Optimized reference models available for a wide range of network topologies, 
    such as AlexNet, GoogLeNet, SqueezeNet, FCN and SSD 
 ・Networks can be customized through software running 
    on ARM processor without compiling for FPGA  

CaffeのProto Textからモデル構造とパラパータを抽出し、ハードウェアとして実装した
Conv / ReLU / Pooling / Dilated conv / Deconv / FC / Detecotr & Classifier / SofMax
などの各層を切り替えているようですね。

 ・Networks can be customized through software running 
   on ARM processor without compiling for FPGA  
の部分にあるように、
FPGAコンパイルを無しで、ARM上のプログラムにてネットワークをカスタマイズすると。

 ・Optimized reference models available for a wide range of network topologies, 
 such as AlexNet, GoogLeNet, SqueezeNet, FCN and SSD 
にあるように、複雑なモデルにも対応していますね。
GoogLeNetみたいな複雑なモデルを1つのFPGAに入れるとなるとかなり大きなFPGAじゃないと
入りませんよね。
FPGA内部のARMで制御すると書いてあるので、
Zynq か Zynq UltraScale+ MPSoCがターゲットなわけで、
そんなに大きなFPGA部は無いと思うんですよ。

なので、FPGA部はハードウェアの使い回しおよび切り替えを行っているでしょうね。
そのために ARM が制御しているのだと。。。

「PYNQ祭り」延長戦 : FPGAディープラーニング実践懇親会のお題として取り上げた
DnnWeaverもそんな感じです。論文はこれ
このDnnWeaverは各FPGAのサイズに合わせて中に実装できる回路の個数を決めていますが。

実際にどうなっているから、reVision の正式リリースされてからですが。。

そうそう、reVision が正式リリースされたら、勉強会 をしたいと思います。