HLS for dyp læring

Allerede 28. mars kjører Mentor et gratis seminar i München, der deltagerne får mulighet til bedre forståelse av nye teknologier.

Applikasjoner med ”dyp læring” er i rivende utvikling, spesielt de som bruker bilder for maskinsyn. Vi ser disse applikasjonene i alt fra selvkjørende biler til betydelige fremskritt innen helseteknologi. Imidlertid, applikasjoner med kunstig intelligens som må implementeres i nettverkskanten som inferensløsninger, møter utfordringer når det gjelder kraftforbruk og ytelse som kreves for å eksekvere dem. Ledende selskaper som NVIDIA, Google, Bosch, Qualcomm, og mange flere har tatt i bruk høynivå syntese (High-Level Synthesis – HLS) for å løse dette.

Bruk av HLS i deres design- og verifikasjonsflyt gjør dem i stand til å gå fra idé til silisium med PPA (power, performance and area) som er ekvivalent til håndkodet RTL, men på en brøkdel av tiden.

Dette tekniske seminaret er designet både for de som vet lite om HLS og de som er kjent med konseptet, men som ønsker konkrete eksempler for å anvende det i forbindelse med implementering av maskinsyn og dyp læring.

Det starter med en introduksjon til grunnleggende HLS-konsepter med lettforståelige eksempler. Deretter går seminaret gjennom et eksempel med implementering av et dypt nevralt nettverk for objektdetektering og testing og utvikling av maskinvare innenfor rammeverk for dyp læring, som TensorFlow eller Caffe. Så blir det hele samlet med en CPU, subsystem og programvare, verifisert for ASIC i simulering og så rettet mot en FPGA for live demonstrator.

Seminaret kan være en grei anledning til å oppdatere seg, stille spørsmål og knytte forbindelser. Seminaret inkluderer 90 dager fri bruk av HLS on-demand trening med hands-on lab gjennom bruk av Catapult HLS.

For program og registrering, se denne linken.