はじめに 現在DNN(Deep Neural Network)の実装において、FPGAの活用はしばし議論の対象になっています。もちろんDNN分野全体からするとニッチな部類に入るとは考えますが、FPGAベンダーはここに非常に力を入れており、作成したネットワークのデプロイ先としてFPGAが選択しやすくなるような各種のソリューションが用意され始めており、日々進化しています。 ここでのFPGAのメリットは、低消費電力であったり、コストであったりします。DNNの実行にはクラウドであっても電力というランニングコストは馬鹿になりませんし、エッジコンピューティング、特にバッテリー駆動のモバイル分野においては電力は極めて重要です。またイニシャルコストの重要性はどちらも同じでしょう。 ここでFPGAベンダーはこぞって、「GPUと同じように開発できます」をキャッチフレーズに、GPUを使って研究開発をしている多く
はじめに 従来のパーセプトロンモデルを使った学習ではなく、回路そのものを微分してFPGAを直接学習してしまおうという当サイトオリジナルのディープラーニングLUT-Networkですが、ここのところ深いネットを学習させるために蒸留(Knowledge Distillation)に取り組んでいました。 その一つの成果として、MNISTデータを使ったセマンティックセグメンテーション(もどき)を試してみたのでブログに記録しておきます。 まずは先に結果 まず先に最新の結果を記載いたします。MNISTベースの画像を入力して、それぞれの数字領域を色塗りするセマンティックセグメンテーション(もどき)を学習させてみました。 入力画像 出力画像 上記の入力画像をもとに Verilog のRTLシミュレーションで得た結果画像が以下です。 FPGAリソース 下記が実際にRTLを合成した場合のリソース量です。DNN
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