機械学習のDecision TreeをGoogle colabを使って手書き文字データを学習しOpenCLでDE10-nanoに約２時間で実装した
はじめに どーも@HirokiNakaharaです。何かの縁があって書くことにしたので、今別件のプロジェクトで使っている軽ーい機械学習を使って手書き文字認識器をIntel CycloneV So...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【10: HWをPythonで制御する・・が、しかし、、】
ようやく長い道のりを経て準備が終わりました。Ultra９６V2ボードで設計した畳み込み回路を動かしてみましょう！ 必要なファイルをUltra96V2に転送 前回（AIエッジコンテスト(実装コンテ...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【9: HW合成してビットストリームを生成するまで】
ようやくハードウェアを合成する準備が整いました。FPGAで実現する回路を合成して実機動作の準備をしましょう。 FPGAとビットストリーム 今回の実装ターゲットはZynq FPGAといい、ARMプ...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【8: リファクタリングその１DMA転送の記述とか】
お久しぶりです。世間一般は大学の教員って春休みは暇なんでしょ、とよく言われますが、休み期間が最も忙しいかもしれません。特に今年は（察してください）。。 前回から間が空いてしまいましたが、とりあえ...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【7: 高位合成（失敗編）】
タイトルからしてネタバレですが、とりあえず失敗してみましょう。ソフトウェア技術者がなぜハードウェア設計につまずくかがわかると思います。 （この連載、いつになったら終わるんだろう。。。） 準備 1...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【5: PyTorchをハックしてテストベンチとパラメータを読出す】
いよいよFPGAにハードウェアアクセラレータを作りましょう！‥という準備編です。ハードウェア設計は面倒ですねぇ。。この連載を通じて、なぜハードウェア設計は時間がかかるのか、そしてなぜハードウェア...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【6: C++モデルの作成と検証】
前回はPyTorchを操作して学習済みモデルから重みとバイアス、第１層の入出力を読み出しました。今回はその値を使ってハードウェア化する畳み込み層のC++モデルを設計し、正しく動作しているか検証し...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【4: FPGAに推論回路を設計するには】
前回まではUltra96のPS部分(ARMプロセッサ)を使った推論を実行するまでの手順を紹介しました。いよいよ、ハードウェア推論回路を実装してみましょう。 …といきたいところなのですが、最近のF...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【2: Google Colab上での学習の実行】
Google Colaboratoryを使ってブラウザ上で学習を行います。学習済みモデルをUlta96V2上のPYNQ上で実行することで、測定が可能となります。なお、環境入門なのでまだハードウェ...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【3: Ultra96ボードのCPUで推論実行】
前回で学習環境を準備してCNNモデルを学習しました。次はコンテストの対象ボードであるUltra96にPYNQフレームワークを設定してPyTorchをインストールし、推論を実行してみましょう。とり...
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AIエッジコンテスト(実装コンテスト)のチュートリアル【1: イントロダクション】
はじめに みなさまはじめまして。彼氏にしたくない大学で働いているNakaharaと申します。AIエッジコンテスト（ハードウェア実装）が開催されています。FPGAという書き換え可能LSIを使ったガ...
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