PYNQ-Z1

作者:Sleibso,编译:csc57

可编程逻辑(PLD)是由一种通用的集成电路产生的,逻辑功能按照用户对器件编程来确定,用户可以自行编程把数字系统集成在PLD中。经过多年的发展,可编程逻辑器件由70年代的可编程逻辑阵列器件 (PLD) 发展到目前的拥有数千万门的现场可编程阵列逻辑 (FPGA), 随着人工智能研究的火热发展,FPGA的并行性已经在一些实时性很高的神经网络计算任务中得到应用。由于在FPGA上实现浮点数会耗费很多硬件资源,而定点数虽然精度有限,但是对于不同应用通过选择合适的字长精度仍可以保证收敛,且速度要比浮点数表示更快而且资源耗费更少, 已经使其成为嵌入式AI和机器学习应用程序的理想选择。

作者 | Sleibso,Xilinx战略市场及商业计划总监
译者 | Stark

机器学习与CNN

机器学习(Machine Learning)以及其中的深度学习(Deep Learning)在最近几年的科技行业非常地吸引眼球,取得了爆发式的发展——仅仅在过去两年间,机器学习技术所取得的发展成就,就已超越了之前45年的总和,并且依然维持着高速的发展轨迹,而这些方法是实现人工智能应用的重要手段。未来的视觉识别、语音识别和自然语言处理将会大大改变我们的日常生活。在具体的实现过程中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)受到了科学家们的青睐,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。

CNN采用的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量。当网络的输入是多维图像时其优点表现得更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。

CNN所面临的挑战与BNN的问世

作者:Kenshin

近日迪芝伦(Digilent)公司推出一款粉红色的开发板卡,命名为PYNQ-Z1。该板卡是基于Xilinx Zynq Z-7020 SoC器件,并且支持PYNQ项目(什么是PYNQ?见下文)使用python语言进行嵌入式系统开发,该板卡在迪芝伦(Digilent)官网上就有现货出售,国内市场定价:官方价格:¥2,478,学术客户(在校老师、学生、中科院下属机构)¥998(限购一块)。

图1 迪芝伦(Digilent)推出的粉红色板卡PYNQ-Z1开发板卡

图1 迪芝伦(Digilent)推出的粉红色板卡PYNQ-Z1开发板卡

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