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NN系の学習済みモデルを
FPGAへ実装する
ABC2017 Spring 28th-May
Michihiro Imaoka
今岡 通博
https://www.facebook.com/imaoka.micihihiro
imaoca@gmail.com,@imaoca
http://www.itmedia.co.jp/author/208685/
今岡 通博
imaoka michihiro
@imaoca
今岡⼯学事務所 個⼈事業主代表
組込み系受託開発、FPGA応⽤製品、書籍等執筆、回路設計、
基板設計、⾮常勤講師
愛媛県松⼭市在住
・元⽇本DEC(Digital Equipment Corp.)他
・最近は原稿を書いていることが多い
・セキュリティ・キャンプの講師とか
・ハードウエアスタートアップ⽀援
・Microsoft MVP(Windows Development)
・FPGAスタートアップ主宰
・Androidの会コミュニティ運営委員
背景
• AI FPGA神 Intel入
• 型 限界
• NN 実行 並列化 余地
• 低消費電力/高速化
• 学習済 化
• AI 化 家電
各社 動向
• Microsoft : Catapult
• Amazon : AWS F1
• Google : TPU
• IBM : Power-PC + GPU
概要
5X5の⼿書き⽂字を認識する学習済みモデルの
FPGA実装を試みました。もともとPythonで書
かれたサンプルを参考にしています。先ずは
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でFPGAに実装しやすいよう最適化します。
並列化箇所を⾒極め推論エンジンをハードウエ
ア記述⾔語のひとつVerilog-HDLへ移植します。
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環境
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手順
■5X5の⼿書き⽂字を認識する学習済みモデルを⽤意。
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http://enakai00.hatenablog.com/entry/20150108/1420719651
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■並列化箇所を⾒極め推論エンジンをVerilog-HDLへ移植
学習はCのコードで⾏い、学習済みモデルをVerilog-HDLで
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プフィールド (J.J. Hopfield) が提唱した[1]。ユニッ
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ワークのエネルギーが極⼩値をとる。元はスピンの安
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迎され、ニューラルネットブームの⽕付け役の⼀つと
なり、また後のボルツマンマシンの元ともなった。こ
れは統計的な変動をもちいて、エネルギーが極⼩値で
はなく最⼩値をとることを⽬指すモデルである。
出典 https://ja.wikipedia.org/wiki/
構成
学習
gcc
学習済
推論
Verilog-HDL
Quotus II
FPGA
教師
imaoca@ubuntServer:~/neural$ ./a.out
learing
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imaoca@ubuntServer:~/neural$
Attempt of implementation of neural network model on FPGA
Quartus II 64-Bit Version 13.0.1 Build 232 06/12/2013 SP 1 SJ Web Edition
Family Cyclone IV E
Device EP4CE6E22C8
Attempt of implementation of neural network model on FPGA
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0
1
2
34
5 6
7
推論 実行時間
Attempt of implementation of neural network model on FPGA
Attempt of implementation of neural network model on FPGA
• 5X5 文字認識 FPGA 実装
• 推論 HDL 実装
• 学習済 HDL 自動生成
• 実測 10nS
• Cyclone iV 24% 消費
• 25 要 実装 7%
6502 規模 同等
=告知 願
日本Android 会
協賛企業絶賛募集中
明日 5月29日 正午募集締切
FPGA CPU 作
FPGA
【ご清聴ありがとうございました】
NN系の学習済みモデルをFPGAへ実装する
28th-May-2017
Michihiro Imaoka
今岡 通博
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imaoca@gmail.com,@imaoca
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