イベント概要

アダプティブコンピューティング研究推進体(ACRi)は、FPGAの活用方法を模索、研究する団体です。より多くの方にFPGAを楽しんでほしいと考えているACRiでは、ウェビナーを通じてFPGAの学び方・楽しみ方や活用事例を紹介していきます。

FPGAアクセラレータ開発において、ドメイン特化型開発環境や高位合成ツールなどを積極的に利用しながら短期間での商用システム開発を目指す例が増えてきました。とはいえ、そういったツール群を使いながら高い性能を達成するには、それなりに専門的なノウハウも求められます。今回のウェビナーでは、アクセラレータ開発案件に実際に携わった経験をもつ技術者の方にご登壇頂き、実践的な開発手法のポイントを解説頂きます。

各セッションの内容

企業講演1：複雑なアルゴリズムのハード化における高位合成の活用事例

講演者：株式会社日立製作所　島田 健太郎 様

FPGAを含む論理設計において、複雑なアルゴリズムを扱うと、一般には、巨大なシーケンサーを設計することになる。この場合、単純には全体が逐次的な動作となることが想定され、ハードウェアならではの並列性を活かした性能向上はあまり容易でない。そこで、このような場合に高位合成を活用することにより、ハードウェアの並列性を活かし た性能向上を行った事例を紹介する。題材としては、圧縮アルゴリズムLZMA を取り上げ、並列性を活かすための手法として、 データフロー化、メモリアクセス幅拡大、ループアンローリングの三手法を適用した。その結果、高位合成で生成されるハードウェアの性能を向上することができた。

企業講演2：Vitis-AI を用いて自分のデータで学習・推論

講演者：株式会社セック　岩渕 甲誠 様

Xilinx社は FPGA で Deep Learning を動作させるためのライブラリである Vitis-AI を無償で提供している。これにはサンプルアプリケーション、様々な学習済みのモデルなどが含まれており、容易に動作させることが出来る。サンプル動作だけでなく、自分の持つデータで学習させたモデルを動かすこともできる。学習からVitis-AI を用いて FPGA 上で推論を動作させるまで、手順とその操作の内容を、単純な CNN3 層での MNIST の数字認識を例として解説する。これは、より複雑な YOLO 等の DNN にも適用可能なものである。

スケジュール

本ウェビナーの対象

FPGAによる高速化に興味のあるエンジニア、学生（初心者の方、大歓迎です） ACRiの活動に興味を持ってくれている企業の方、教育機関の方

ハッシュタグ

イベントのハッシュタグは　#ACRi です。 是非皆さんのSNSで拡散頂けると幸いです。

注意事項

このイベントはオンライン(YouTube Liveでの配信）で行います。参加登録頂いた方に配信URLをお知らせいたします。