На рисунке показано решение MATLAB ® для внедрения глубокого обучения на FPGA.
Решение для глубокого обучения FPGA предоставляет комплексное решение, которое позволяет оценить, скомпилировать, профилировать и отладить индивидуально настроенную сеть серии. Также можно создать пользовательский IP-адрес процессора глубокого обучения. Оценщик используется для оценки производительности структуры глубокого обучения с точки зрения скорости. Компилятор преобразует заранее подготовленную сеть глубокого обучения для текущего приложения для его развертывания на целевых платах FPGA.
Дополнительные сведения об IP-процессоре глубокого обучения см. в разделе IP-ядро процессора глубокого обучения.
FPGA обеспечивают такие преимущества, как:
Высокая производительность
Гибкое сопряжение
Параллелизм данных
Параллелизм модели
Параллельность трубопроводов
Сведения о выполнении некоторых задач глубокого обучения для FPGA см. в таблице.
| Задача | Технологический процесс |
| Запустите предварительно обученную сеть серии на целевой плате FPGA. | Прототип сетей глубокого обучения на FPGA и SoC |
| Получите производительность предварительно обученной сети серии для предварительно настроенного процессора глубокого обучения. | Оценка производительности сети глубокого обучения |
| Настройте процессор глубокого обучения в соответствии с ограничениями области. | Оценка использования ресурсов для пользовательской конфигурации процессора |
| Создайте пользовательский процессор глубокого обучения для FPGA. | Создать пользовательский битовый поток |
| Узнайте о преимуществах квантования предварительно подготовленных сетей серии. | Квантование глубоких нейронных сетей |
| Сравните точность квантованных предварительно обученных сетей серий с однотипной предварительно обученной сетью серий. | Проверка |
| Запустите квантованную предварительно обученную сеть на целевой плате FPGA. | Создание и развертывание кода |