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概要

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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DNNDK

DNNDK™ (Deep Neural Network Development Kit)

DNNDK は、ザイリンクスのエッジ AI プラットフォームで AI の推論機能を運用する際の生産性と効率性をさらに向上させます。

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主な特長

  • 圧縮、コンパイル、運用、プロファイリングを含む包括的なツールチェーンを提供。
  • 主流のフレームワークと多様な深層学習タスクに対応できる最新モデルをサポート。
  • 軽量な標準 C/C++ プログラミング API を提供 (RTL プログラミングの知識は不要)。
  • コスト重視から性能重視のプラットフォームをサポートするスケーラブルなボード。
  • SDSoC と Vivado の両方を活用するシステム統合をサポート。

DNNDK の内容:

  • DEep ComprEssioN Tool (DECENT)
  • Deep Neural Network Compiler (DNNC)
  • Neural Network Runtime (N2Cube)
  • プロファイラー

DNNDK™ コンポーネント

Deep Compression

世界最先端のモデル圧縮技術により、精度への影響を最小限に抑えながら、複雑なモデルを 1/5 から最大 1/50 まで圧縮できます。Deep Compression で次世代レベルの AI 推論性能が実現します。

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Deep Neural Network コンパイラー

 

AI モデルを効率の高い命令セットとデータ フローにマップします。 また、レイヤーの融合、命令スケジューリング、オンチップ メモリの再利用などの高度な最適化を可能な限り実行します。


N2Cube ランタイムおよびパフォーマンス プロファイラー

N2Cube ランタイムは、アプリケーション開発を容易にする軽量なテンソルベースの API セットを提供します。また、効率的なタスク スケジューリング、メモリ管理、割り込みハンドリング機能も提供します。パフォーマンス プロファイラーでは、AI 推論実装における効率性と使用率を詳細分析できます。

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ハードウェア アーキテクチャ

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アリストテレス アーキテクチャ

 

DPU (深層学習プロセッシング ユニット) は、高効率でありながら低レイテンシ、さらに多様なエッジ AI アプリケーションに対応する拡張性にも優れています。最も一般的なネットワーク レイヤーとネットワーク オペレーターをサポートし、基盤となるザイリンクス FPGA アーキテクチャの利点を最大限に活用すためにハードウェア アクセラレーションを使用してレイテンシ、消費電力およびコストの最適なトレードオフを達成します。

フレームワーク

フレームワーク

ザイリンクスのエッジ 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。
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
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 AI/ML モデルをサポートしています。

 

アプリケーション タスク アルゴリズム
一般 画像分類 Resnet50、Inception v1、BN-inception、VGG16、SqueezeNet、MobilenetV2
物体検出 MobilnetV2-SSD、SSD、YOLO v2、YOLO v3、Tiny YOLO v2、Tiny YOLO v3
セグメンテーション ENet、ESPNet
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
車両属性認識 GoogleNet
車のロゴ認識 修正済み DenseBox + GoogleNet
ナンバープレート認識 修正済み DenseBox
ナンバープレート認識 GoogleNet + マルチタスク学習
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
設計開始

設計開始

資料、ダウンロード情報、その他の有効なリソースの一覧は、「エッジ AI 開発者ハブ」にアクセスしてください。

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