量子化ニューラル ネットワーク (QNN) は、コストのかかる浮動小数点演算を使用せずに高い認識精度を実現します。FPGA に実装すると、超高速化と低電力化が可能です。このセッションは、NN を低精度でトレーニングする方法やザイリンクス FPGA に NN を実装する方法に関心がある方に最適です。新しいオープンソース PyTorch ライブラリ Brevitasを使用して QNN をトレーニングする方法を説明し、トレーニング済みの QNN をザイリンクス FPGA プラットフォームのカスタマイズ済みハードウェア アーキテクチャで動作させるための FINN ツール フローを紹介します。