「PYNQ祭り」延長戦 : FPGAディープラーニング実践懇親会
イベント内容
参加者のみなさん、
連絡用メールにいろいろな内容のメールを送っていますので、確認してください。
FPGAによるディープラーニングをガッツリ実践する会です
当日は、UltraZedだけでなく、Arty-Z7も用意できました。
ガッツリチーム活動をする会ですがQiitaにFPGAでDeep Learningしてみるという非常に分かり易いBNN-PYNQの記事がアップされましたので、 PYNQを持っていないけどBNN-PYNQをやってみたい人枠枠を追加いたしました。
申し込む前に、下記の内容をガッツリ読み込んでくださいね
抽選ですが、懇親会に参加する方を優先します
参加者は、当日だけの実践会ではなく、当日までガッツリ準備をしていただきます 実践会なので、個人活動ではなく、チーム活動で行います チームメンバーに迷惑がかからないように、ガッツリ当日までの準備をお願いします
参加者が準備するもの
- 受付票 (このページの右側の「受付票の発行」から参照できます)
- PC
- Zynq搭載ボードおよび周辺機器 (Zynq搭載ボード持参Zynqにガッツリ実装できる人)
- Wifiが必要な方は、各自用意してください
- 懇親会費(2000円)
チーム分け
当日、くじ引きにて、以下の構成にて、チーム分けを行います
- Zynq搭載ボード持参でZynqにガッツリ実装できる人枠(33歳未満)から1名
- Zynq搭載ボード持参でZynqにガッツリ実装できる人枠(33歳以上)から1名
- Deep Learning(もちろん、BNNも)がガッツリ実装できる人枠から1名
全部で、3人の5チームになります
PYNQを持っていないけどBNN-PYNQをやってみたい人枠は、3人の4チームになります。
下記のステップ、各チーム毎に活動します
- 9:40 〜 10:00 : 受付 懇親会の会費(2000円)集めます
- 10:00 〜 10:15 : 会場について、アヴネットから
- 10:15 〜 10:40 : チーム内で自己紹介
- 10:40 〜 16:50 : チーム活動 (チーム活動中に、活動報告資料も作成していただきます) 昼食時間は特に設けませんので、各自取ってください
- 16:50 〜 17:50 : 各チームの活動報告 (各チームの10分間のLT)
- 17:50 〜 18:00 : 終わりに、@Vengineer
- 18:00 〜 20:00 : 懇親会 (2000円)
各自(Zynqにガッツリ実装できる人)持参のZynq搭載ボードにて実装し、動作確認します
アヴネットさんのご協力により、 Zynq UltraScale+ MPSoC搭載ボードUltraZed-EGスターターキットおよびArty-Z7が利用できる環境をご用意しました。
UlraZed-EG/Arty-Z7とVivado環境を利用できるPCを用意しますので、 早く動作確認が出来たチームは、UlraZed-EG/Arty-Z7へ実装したコードの移植および動作確認ができます
(事前に、ガッツリ準備をしておけば、午前中からZynq UltraScale+ MPSoC搭載ボードでの実装も可能です ただし、ボードおよびPCの台数は限られていますので、皆さんで譲り合って使用してください)
リファレンスデザイン : BNN-PYNQ
まっさらからFPGAでディープラーニングを実装するのは辛いというチームは、 リファレンスとしてBNN-PYNQをお勧めします BNN-PYNQはPYNQですぐに使えるBitStreamだけでなく、ソースコードも公開されていて、Linux上で環境設定後、バッチコマンド一発でBitStreamを生成することができます
BNN-PYNQの参考資料
- 論文:FINN: A Framework for Fast, Scalable Binarized Neural Network Inference
- 論文:Scaling Convolutional Neural Networks on Reconfigurable Logic
- 論文:Scaling Binarized Neural Networks on Reconfigurable Logic
- FPGAの部屋:XilinxのBNN-PYNQをやってみる1、やってみる2、やってみる3、BNN-PYNQをアップグレード
- tkato’s blog ブログ名は暫定。:BNN-PYNQをリビルドする
- @Vengineerの戯言:Xilinx PYNQ用のBNN
- @Vengineerの戯言:BNN-PYNQは、tiny-dnnを利用しています
Zynq搭載ボード持参でZynqにガッツリ実装できる人が持参する想定Zynqボード
FPGAによるディープラーニングに関するであろう参考資料
- Song Han:FPGA '17 Tutorial : Deep Learning Tutorial and Recent Trends by Song Han, Stanford University
このチュートリアル、108頁ありますが、是非、チェックしましょう
- Song Han: Deep Compression and EIE、講演ビデオ
- FPGAエクストリームコンピューティング番外編:PYNQ祭り
- @Vengineerの戯言:中原先生のツールフロー
- SmartNewsブログ:ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性
- NextPlatform記事: High Times for Low-Precision Hardware
謝辞
会場及びUltraZed-EGスターターキット&開発用PCを提供していただきましたアヴネットさん、
本当にありがとうございます
注意事項
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