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概要

AI 推論の概要

ザイリンクスは、AI 推論を可能にするための包括的なハードウェアおよびソフトウェアソリューションを提供しています。下記に、コンポーネントの概要図を示しています。
 

フレームワーク
モデル
Custom
Model Zoo
Custom
実装ソフトウェア
データセンター
エッジ
ハードウェア
データセンター
エッジ
ハードウェア オーバーレイ (DSA)
ボード
カスタム
カスタム
シリコン

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  • 適応性に優れたザイリンクスのハードウェアは、推論アプリケーションで運用される場合、ほとんどの AI/ML モデルを高速化できる
  • モデルは、業界標準のフレームワークと連動するザイリンクス ツールで最適化される
  • モデルの最適化が一度完了すると、ザイリンクスのランタイムやドライバー ソフトウェアと連動して、最適化された部分はザイリンクス ハードウェアで動作する
  • 移行が簡単でハードウェアの専門知識や FPGA のプログラミング経験は不要

 

 

  • ザイリンクスの AI 最適化ツールは、精度への影響を最小限に抑えながらモデル サイズを縮小するために、DNN (Deep Neural Network) のプルーニングや量子化およびその他の最適化機能を提供します。
  • アプリケーションに応じてカスタム精度を使用できますが、推論実装の場合、モデルは通常 16 ビットまたは 8 ビットに量子化されます。
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アプリケーション
フレームワーク

サポートされる AI フレームワーク

ザイリンクスの AI プラットフォームは、以下に示す多数の業界標準フレームワークをサポートしています。

フレームワーク 説明 データセンター AI プラットフォーム サポート エッジ AI プラットフォーム サポート
TensorFlow (テンソルフロー) は、Google が開発しオープンソースで公開しているフレームワークです。
CAFFE は、カリフォルニア大学バークレー校で開発され、オープンソースで公開されているフレームワークです。
MXNet は、Apache ソフトウェア財団によって開発され、オープンソースで公開されているフレームワークです。  
Darknet は、Joseph Redmon 氏が開発しオープンソースで公開しているフレームワークです
Keras は、複数フレームワーク上で実行できるオープンソースの高水準 API です。  
Onnx は、オープンソースのグラフ モデルの定義と標準的な演算子の定義を提供します。複数のフレームワークと連携して動作します。Facebook とMicrosoft による作成です。 近日リリース  
モデル

モデル

ザイリンクスの AI プラットフォームは、以下に示す多数の AI/ML モデルをサポートしています。また、最新モデルをサポートするよう継続的に取り組んでいます。

アプリケーション タスク アルゴリズム データセンター AI プラットフォーム サポート エッジ AI プラットフォーム サポート
一般 画像分類 Googlenetv1、Resnet50、Resnet101、Resnet152 Inception v1、BN-inception、VGG16、SqueezeNet、Mobilenet、MobilenetV2 ✔ (サブセット) ✔ (サブセット)
物体検出 MobilnetV2-SSD、SSD、YOLO v2、YOLO v3、Tiny YOLO v2、Tiny YOLO v3 ✔ (サブセット)
セグメンテーション ENet、ESPNet  
顔認識 顔認識 SSD、Densebox  
ランドマーク検出 座標回帰  
顔認識 ResNet + Triplet / A-softmax Loss  
顔特長認識 分類および回帰  


歩行者
歩行者検知 SSD  
姿勢推定 座標回帰  




ビデオ解析
物体検出 SSD、RefineDet  
歩行者属性認識 GoogleNet 近日リリース
車両属性認識 GoogleNet 近日リリース
車のロゴ認識 修正済み DenseBox + GoogleNet 近日リリース
ナンバープレート認識 変更された DenseBox 近日リリース
ナンバープレート認識 GoogleNet + マルチタスク学習 近日リリース



ADAS/AD
物体検出 SSD、YOLOv2、YOLOv3  
車線検知 VPGNet  
セマンティック セグメンテーション FPN  
データセンター

データセンター AI プラットフォーム

データセンター AI プラットフォームは、業界標準のフレームワークをサポートします。

開発は自身の学習済みモデルを使用しても、ザイリンクスのモデル Zoo の中の 1 つを利用することでも開始できます。

ザイリンクスの ML suite により、ランタイムおよびハードウェア DSA を含む最適な FPGA 実装のための包括的な最適化が可能です。

ザイリンクスの Alveo アクセラレータ カード、独自のカスタム カード、または Amazon AWS などのサービスとしての FPGA (FPGA-as-a-Service) をターゲットとします。
 

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エッジ

エッジ AI プラットフォーム

ザイリンクスのエッジ AI プラットフォームは、独自の Deep Compression 技術やハードウェアで高速化された深層学習技術を利用する包括的なツールとモデルを提供します。

このプラットフォームにより、エンベデッド CPU ベースの FPGA を使用して効率的、簡単、低コストな推論の運用を実現できます。

ザイリンクスの AI チームは、深層学習分野の先駆けとして知られている著名な研究者や経験豊富な専門家で構成されています。
 

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