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

• PYNQ
• ZedBoard
• Zybo
• microZed
• Z-turn
• Zynqberry

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