Публикации по теме 'fpga'
Запуск модели PyTorch на PYNQ-Z1: подробное пошаговое руководство
В этом руководстве мы рассмотрим, как запускать модели PyTorch на плате PYNQ-Z1, универсальной платформе на основе FPGA. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в разработке PyTorch или FPGA, это пошаговое руководство поможет вам начать развертывание моделей PyTorch на реальном оборудовании.
Предпосылки:
Плата PYNQ-Z1 Компьютер с возможностью SSH Базовые знания PyTorch и FPGA.
Шаг 1. Настройте плату PYNQ-Z1:
Прежде чем мы углубимся в запуск моделей PyTorch, давайте..
Изучение ПЛИС — Часть 1
Опыт новичка в изучении FGPA и их программировании.
Выбор доски для разработчиков Установка инструментов разработчика, настройка, первая сборка. Отладка и моделирование
Шаг 1 – покупка отладочной платы FPGA
Купил Numato Mimas v2 за ‹ 100 долларов с доставкой. На Амазоне и в других местах было несколько других, но этот оказался лучшим по цене, отвечающим моим критериям, даже несмотря на то, что он должен был быть доставлен из Индии (что заняло меньше недели).
Он имеет Xilinx..
Хроники MicroZed: HLS, работающий с циклами
Когда мы пишем код, предназначенный для реализации HLS, мы склонны реализовывать повторяющиеся алгоритмы, обрабатывающие блоки данных — например, обработку сигналов или изображений.
Таким образом, наш исходный код HLS на C или C++ имеет тенденцию включать несколько циклов или вложенных циклов. Когда дело доходит до оптимизации, циклы производительности — это одно из мест, с которых мы можем начать изучение оптимизации.
По умолчанию циклы HLS сохраняются. Это означает, что каждая..
Представляем Blaze: ускорение ZK для FPGA
автор Иммануил Сегол
В Ingonyama мы разрабатываем решения для ускорения FPGA для распространенных примитивов ZK с целью сделать ускорение FPGA таким же удобным для разработчиков, как и ускорение GPU.
С этой целью мы представляем Blaze , библиотеку Rust для ускорения ZK на ПЛИС Xilinx. Наша цель с Blaze — сделать ускорение FPGA доступным для разработчиков ZK.
Что такое Блейз?
Blaze — это библиотека Rust , которая позволяет получить доступ к реализации примитивов Ingonyama,..
Машинное обучение с ускорением FPGA на MindsDB Lightwood
MindsDB - это уровень искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для существующих баз данных, который позволяет без труда разрабатывать, обучать и развертывать современные модели машинного обучения с использованием SQL-запросов. Для большей гибкости MindsDB разработал фреймворк Lightwood. Lightwood имеет один основной класс, Predictor, который представляет собой модульную конструкцию, с помощью которой вы можете обучаться и получать прогнозы. Он состоит из 3 основных..
InAccel ускоряет XGboost и выпускает IP-ядро для ПЛИС
Алгоритмы машинного обучения чрезвычайно требовательны к вычислительным ресурсам и требуют много времени, когда их необходимо обучать на больших объемах данных. Типичные процессоры не оптимизированы для приложений машинного обучения и поэтому предлагают ограниченную производительность. Поэтому как научные круги, так и отрасль сосредоточены на разработке специализированных архитектур для эффективного ускорения приложений машинного обучения.
Одним из наиболее эффективных алгоритмов..
Установите пакеты Python 3 для машинного обучения в Linux Ubuntu 16.04
Задача состоит в том, чтобы запустить классификатор машины опорных векторов на 32-битном процессоре ARM в FPGA SoC.
Для этого вам необходимо установить некоторые пакеты Python, такие как sklearn для классификатора и pandas для манипулирования наборами данных. С ограниченной памятью такой системы и без предварительно скомпилированных колес для архитектуры, а также с отсутствием Anaconda и Miniconda из-за этой конкретной архитектуры, возникает проблема.
Прежде всего загрузите образ Linux..
