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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å¦ç¿’ï¼Deep Learningã®ä»•äº‹ãŒå¢—ãˆã‚‹2017å¹´ã€ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ãŒFPGAã‚’å¦ã¶ã¹ãç†ç”±
ソフトウェアエンジニアãŒFPGA（field-programmable gate array）を使ã†ãƒãƒ¼ãƒ‰ãƒ«ãŒã•ã‚‰ã«ä¸‹ãŒã£ã¦ãã¦ã„る。クラウドサービスã§FPGAを活用ã§ããŸã‚Šã€Pythonã§è¨˜è¿°ã—ãŸãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚’FPGAã«é«˜ä½åˆæˆã§ãã‚‹ç ”ç©¶æˆæžœãŒå‡ºã¦ããŸã‚Šã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã 。 ソフトウェア開発者ã®ç«‹å ´ã§FPGAã«å–り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティングã€ã‚’主宰ã™ã‚‹ä½è—¤ä¸€æ†²æ°ã€FPGAã®é«˜ä½åˆæˆã«ã‚ˆã‚‹ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã«ã¤ã„ã¦ç ”究ã—ã¦ã„ã‚‹æ±äº¬å·¥æ¥å¤§å¦ã®ä¸åŽŸå•“è²´æ°ï¼ˆä¸åŽŸç ”究室）ã€ãã—ã¦FPGAベンダーã§ã‚るザイリンクスã®ç¥žä¿ç›´å¼˜æ°ãŒã€æ€¥æ¿€ã«å¸¸è˜ãŒå¤‰ã‚ã‚Šã¤ã¤ã‚ã‚‹FPGAã®å‹•å‘を語りåˆã£ãŸã€‚ 本稿ã§ã¯åº§è«‡ä¼šã®ä¸ã‹ã‚‰ã€ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ã«FPGAや高ä½åˆæˆãŒæ±‚ã‚られるç¾çŠ¶ã€ãã—ã¦ã€ä»Šå¾Œã©ã®ã‚ˆã†ãªãƒ„ールを使ã†ã¹ãã‹ã€ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ãŒFPGAã«å–り組む際ã®èª²é¡Œãªã©ã«ã¤
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