Обзор методов ускорения нейронных сетей от Xilinx

Компания Xilinx уже не первый год развивает собственную экосистему, которая позволяет использовать её ПЛИС и SoC для ускорения работы нейронных сетей. Это и интеграция поддержки сетей в собственные продукты, и адаптация существующих сетей к имеющимся аппаратным платформам. У Xilinx имеется большой банк нейронных сетей «Model Zoo», в котором содержатся уже обученные и адаптированные для применения на ПЛИС и SoC сети. Это позволяет существенно упростить развёртывание и применение сетей в самых разных устройствах.

Но у Xilinx есть решение и для ситуации, когда разработчику нужно загрузить собственную нейронную сеть, которая ещё не приспособлена для использования в устройствах с программируемой логикой. Недавно компания Xilinx опубликовала технический документ «FPGAs in the Emerging DNN Inference Landscape», в котором подробно описала, как создавать более эффективные нейронные сети, увеличить скорость обработки данных и снизить их энергопотребление. В документе описаны такие методы, как квантование (Quantization), прунинг (Pruning) и другие. Также описаны, направления развития ускорителей нейронных сетей.

Документ содержит следующие разделы:

• Introduction
• A Quick Introduction to Deep Neural Networks
• Trends in DNN Models for Inference
  • Methods for Creating More Efficient DNNs
    • Efficient Topologies
    • Quantization
    • Pruning
    • Layer Fusion and Decomposition
  • Accuracy-Computation Trade-Offs: Examples from Quantization
• Trends in Inference Accelerator Architectures
  • The Landscape of Inference Accelerator Architectures
  • FPGA Implementation Advantages for Efficient DNNs
• Summary
• References

Более подробно с этим документом можно ознакомиться по ссылке.

Вебинар: Нейронные сети и искусственный интеллект на платформе Xilinx

За дополнительной информацией обращайтесь к специалистам компании Макро Групп – официального партнёра Xilinx.

По всем вопросам, связанным с приобретением и поддержкой продукции Xilinx, включая приобретение лицензий, напишите нам через форму «Задать вопрос» или позвоните по телефону 8 (800) 333-06-05.