reVISION 세미나 Part 1: Machine Learning with Xilinx
2017-09-26 10:30~11:47
XILINX / 정웅 부장
김*태2017-09-26 오전 10:41:46
레이턴시가 어느정도 인가요? 또, integer Type을 이용햔 inference 구현은 어떻게 하나요?xilinx22017.09.26
뒷장에 나오는데요 디자인 레이어에 따라 변수가 있습니다.현*호2017-09-26 오전 10:41:00
머신 러닝의 Training 쪽에서는 GPU가 많이 쓰이고, 추론 쪽에서 Zynq가 장점이 있다고 하셨는데, 트레이닝쪽에서 FPGA는 많이 안쓰이나요?xilinx12017.09.26
Training 쪽에서는 일부 기능을 가속화 하는 형태로 FPGA 가 사용됩니다,. 하지만 시스템 관점에서 구조가 약간 다릅니다. 오늘 소개 해드리는 MPSoC기반의 솔루션은 주로 edge 단에서 embedded 형태의 시스템 구현에 사용됩니다. training 자체는 edge 단에서 수행되지 않고, 대체로 cloud 쪽에서 수행 됩니다. 아마존의 AWS F1 instance 같은 서비스는 cloud 쪽에서 FPGA 카드를 GPU 카드와 같은 가속기로 사용합니다. training에서도 FPGA가 사용은 됩니다만, 스케일이 큰 시스템에서 사용이되고 일반 PC 수준이라면 GPU카드를 쓰시는게 일반적입니다.김*수2017-09-26 오전 10:40:34
파이썬은 지원하지 않나요?xilinx22017.09.26
파이썬은 리눅스를 설치하고 os위에서 사용하시면 됩니다.xilinx22017.09.26
징크의 리눅스 위에서 사용은 가능합니다김*수2017-09-26 오전 10:39:16
지원하는 OS와 개발 언어는 무었인가요?xilinx32017.09.26
기본적으로 linux를 지원하며 C, C++ 로 구현이 가능 합니다.나*호2017-09-26 오전 10:38:29
성능을 향상 시키기 위해 Zynq 코어를 멀티로 연결하는 등의 방법을 사용할 수 있나요?xilinx22017.09.26
단순 코어성능이면 의미가있지만, 메모리 오퍼레이션이나 하드웨어 가속이라면 코어갯수는 의미가 없을것 같습니다.김*수2017-09-26 오전 10:38:06
내장 FPGA의 주 기능은 무었일까요?xilinx12017.09.26
FPGA는 주 내장 기능이 없습니다. FPGA의 가장 큰 특징은 사용자의 코드에 따라 필요한 기능을 부여할 수 있다는 점입니다. 그래서 사용자가 CPU에서 동작 시키던 연산을 FPGA에 구현하실 수 있습니다. 이 부분이 SW/HW 파티션닝이 가능한 주요한 특징입니다. SW로 동작되던 기능을 HW, 즉 FPGA에 구현할 경우, 필요에 따라 병렬처리 구조를 가질 수 있기 때문에 성능 향상이 가능합니다.,박*희2017-09-26 오전 10:35:42
특별히 H.265 코덱이 내장된 이유가 있나요?xilinx22017.09.26
전체 다바이스가 아닌 특정 제품군에만 내장되어있습니다.김*수2017-09-26 오전 10:35:26
내장 FPGA에서 Matrix연산을 제공하나요?xilinx22017.09.26
제공 할 수있도록 설계자가 IP로 만들어야 합니다현*호2017-09-26 오전 10:35:16
PS와 PL사이의 데이터 전송에는 AMBA BUS사용하는건가요?xilinx32017.09.26
AMBA BUS 기반의 AXI 를 사용합니다. AXI에는 AXI4, AXI-lite, AXI stream 3가지의 interface 방식이 있습니다.leej***2017-09-26 오전 10:34:57
ADAS 에 적용될 수 있는 CNN 알고리즘 소개 도 부탁드립니다.xilinx22017.09.26
요즘 YOLo를 좀 보는것 같습니다.
