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概要

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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ML Suite

ML Suite

 

 

データセンター AI プラットフォームのソフトウェア/ハードウェア オーバーレイは、ML Suite と呼ばれます。

包括的な AI/ML ソリューションを提供する ML Suite を利用することで、サポートされるフレームワークからモデルを読み込み、それらを最適化してザイリンクス インフラにマップできます。

提供されているランタイムと DSA を利用することで、FPGA の専門知識がなくてもザイリンクスのハードウェア アクセラレーションによる利点を活用できます。

     

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xfDNN ミドルウェア

xfDNN ミドルウェアは、FPGA 上で実行されている Caffe、MxNet、Tensorflow、および xDNN IP などの深層学習フレームワーク間のブリッジとして機能する、明確に定義された API を備える高性能ソフトウェア ライブラリです。

xfDNN ソフトウェアは、現在 xDNN IP のプログラミングや活用に有効な唯一有効な方法であり、SDAccel でリコンフィギュレーション可能なアクセラレーション スタックに準拠するシステムで動作することを想定しています。

xfDNN は、高位の ML フレームワークに接続するためのシンプルな Python インターフェイスを提供するだけでなく、レイヤーの融合、ネットワーク内のメモリ依存関係の最適化、ネットワーク全体の事前スケジューリングによる CPU ホスト制御ボトルネックの除去など、ネットワークを最適化するためのツールも提供します。

 

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各レイヤーに対してこれらの最適化が一度完了すると、運用時は「ワンショット」の実行フローでネットワーク全体が最適化されます。

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xfDNN クオンタイザーは、INT8/INT16 へ低精度の運用でも高速かつ高精度なキャリブレーションを可能にします。また、これらの Python ツールの使用法はシンプルです。

フレームワーク

フレームワーク

ザイリンクスのデータセンター AI プラットフォームは、以下の表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 利用方法
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

ザイリンクスのデータセンター AI プラットフォームは、以下に示す AI/ML モデルをサポートしています。

タスク デザイン サンプルと説明
画像分類 GoogleNet
ResNet50
ResNet101
ResNet152
MobileNet
VGG-16
SqueezeNet
物体検出 Yolo v3 (ADAS 検出)

現在、ザイリンクスでは、 エッジ AI プラットフォームで次のモデル サポートに取り組んでいます。

  • 歩行者属性認識
  • 車両属性認識
  • 車のロゴ認識
  • ナンバープレート認識
設計開始

設計開始

資料、ダウンロード情報、およびその他の有効なリソースの一覧は、開発者ハブを参照してください。

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