画像分類のディープ ラーニング サンプルを用いて、ザイリンクス FPGA で、どのようにクリティカルなデータセンターのワークロード、機械学習を高速化できるのかを理解します。このデモでは、「Alexnet」ニューラル ネットワーク モデルを用いて ImageNet から取得した画像の分類を高速化します。実装にはオープン ソース フレームワーク「Caffe」を使用しており、8 ビット インターフェイスで最高の演算効率を実現するように最適化されたザイリンクスの xDNN ライブラリを使用して高速化されます。