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使用 HLS 設計視覺和深度學習定制硬件加速器研討會

更新日期:2019-03-22 17:32:59  瀏覽次數:689次  作者:admin  【打印此頁】  【關閉

會議介紹

深度學習應用,尤其是使用圖像作為輸入的計算機視覺應用,當前正在急劇增長。從自動駕駛汽車到醫療保健,我們可以在各種場合看到這些應用的重大進展。但是,需要作為推理解決方案在邊緣部署的 AI 應用受到實現應用所需功耗和性能的挑戰。NVIDIA、Google、Bosch、Qualcomm 等許多領先公司都已經采用High-Level Synthesis (HLS) 來解決這個問題。在他們的設計和驗證流程中使用 HLS 可幫助他們將想法變成實際的芯片,PPA(功耗、性能和面積)相當于手動編碼的 RTL,但只需要很短的時間。


此技術研討會專門針對以下群體:對 HLS 知之甚少者,以及雖熟悉其概念、但需要在實際示例中將其應用于計算機視覺和深度學習實現的人員。本次研討會首先介紹基本 HLS 概念,并提供易于理解的示例。然后研討會將介紹深度神經網絡的示例實現,用于對象檢測和在深度學習框架內開發和測試硬件,例如 TensorFlow 或Caffe。然后,研討會將所有內容與 CPU、子系統和軟件結合在一起,在仿真中進行 ASIC 驗證,然后針對 FPGA進行現場演示。


在研討會結束時,每名與會者都將獲得 90 天的 HLS 免費按需培訓,培訓期間可使用 Catapult HLS 進行實機操作。


參加對象

●有興趣轉向 HLS 以提高設計和驗證效率的 RTL 設計人員或項目經理。

在圖像處理、計算機視覺、機器和深度學習領域對快速且準確地探索功耗及性能指標感興趣的架構師或考慮硬件實現代價的算法開發人員。

●只有幾位硬件設計人員和多位軟件專家的新項目團隊,而且他們希望能夠為計算機視覺或深度學習市場快速創建高性能 FPGA 或 ASIC IP。


學習內容

? 如何利用 HLS 在 FPGA 或 ASIC 技術中實現計算機視覺算法,以及功耗和性能的折衷。

? 如何利用 HLS 分析獨特的架構,以便從一個預先訓練好的網絡中尋找非常節能的推理解決方案,例如 CNN(卷積神經網絡)。

? 如何將在 HLS 中創建的設計集成到更大的系統中,包括外圍設備、處理器和軟件。

? 如何在更大的系統環境中驗證設計以及如何將其部署到 FPGA 原型板中。


日程安排


會議時間及地點

時間:4月11日

地點:北京中關村皇冠假日酒店,北京市海淀區知春路106 號。


演講專家

  • Ellie Burns:Burns 女士在芯片設計和 EDA 行業擁有超過 30 年的經驗,擔任過工程、應用工程、技術營銷和產品管理方面的多個職位。她目前是 Mentor, A Siemens Business Calypto 系統部門的高級產品經理,負責 PowerPro 的低功耗 RTL 解決方案和 Catapult 的 HLS 解決方案。在加入 Mentor之前,Burns 女士曾在 CoWare、Cadence、Synopsys、Viewlogic、Computervision 和Intel 擔任過工程和營銷職位。她擁有俄勒岡州立大學的計算機工程理學士學位(BSCpE)。


  • Michael Fingeroff:Michael Fingeroff 自 2002 年以來一直在 Mentor, A Siemens Business 擔任Catapult High-Level Synthesis 平臺的 HLS 技術專家。他的專注領域包括機器學習、DSP 和高性能視頻硬件。在為 Mentor 工作之前,他曾擔任開發實時寬帶視頻系統的硬件設計工程師。Mike Fingeroff 分別于 1990 年和 1995 年在坦普爾大學獲得電氣工程學士和碩士學位。


  • Russell Klein:Russell Klein 是 Mentor, A Siemens Business 的 High-Level Synthesis 技術專家。他發表了許多關于通過硬件/軟件分工進行系統設計和優化的論文。他在 SoC 設計和驗證領域擁有多項 EDA 工具專利。Klein 先生擁有超過 25 年的開發設計和調試解決方案的經驗,這些解決方案跨越了硬件和軟件之間的界限。在為 Mentor 工作之前,他曾在多家 EDA 公司擔任過各種工程和營銷職位。


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