.. study-BNN-PYNQ documentation master file, created by sphinx-quickstart on Wed May 3 18:34:55 2017. You can adapt this file completely to your liking, but it should at least contain the root `toctree` directive. .. source: https://github.com/tkat0/study-BNN-PYNQ study-BNN-PYNQ ======================================== BNN-PYNQについて調べた内容をまとめます。 主な読み手として、ハードウェアや高位合成に詳しくない、ソフトウェア側の方を意識しています。 * BNN-PYNQは、ホビーFPGAボード"PYNQ(ピンク)"で動作するNeuralNetworkのシステムです * DeepLearningのアルゴリズムをFPGAで動かすことを学ぶには良い素材です * 論文が公開 * Pythonのアプリケーション層、Cのドライバ、高位合成用の実装が公開 * 学習コードの一部が公開 .. SNS連携 .. raw:: html
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.. note:: BNN-PYNQのソースコードは5/2時点で最新のものを使いました。 https://github.com/Xilinx/BNN-PYNQ/tree/a86e0863418ce4161ed61b69ba89ec1481014362 .. warning:: 現在、勉強を兼ねてこのページを作成している途中です。 内容の間違い、ご意見等はGitHubのissueやTwitter等で教えて頂けると助かります。 .. toctree:: :maxdepth: 2 :caption: Contents: faq soft-overview tree hw hw-implement links Author ------ tkato 組み込みソフトエンジニアです。PythonやRubyが好きです。 * Twitter: https://twitter.com/_tkato_ * Blog: http://tkat0.hateblo.jp/ * GitHub: https://github.com/tkat0 Change log ----------- * 2017/05/11 * ハードウェア概要、ハードウェア実装を追加 * ソフトウェアのシーケンスを追加 * Todo追加 * 2017/05/04 * ソフトウェア全体像を追加 * ファイル構成を追加 * 2017/05/03 * 新規作成(ブログ記事を元に作成) * FAQを追加 Todo ----- 今後書く予定の内容 * Binarized Neural Networkの説明 * LFC, CNVの構成、特長 * HW * レジスタマップ * MVTUのデータフロー詳細 * FCとConvolutionでMVTUをどう使っているのか * MVTUのコンパイル時のパラメータの決め方 * 学習ツールや学習のシーケンス * モデルデータのバイナリフォーマット * 任意のデータで学習するには * 任意のモデルを構築して学習してみる Indices and tables ================== * :ref:`genindex` * :ref:`modindex` * :ref:`search` .. raw:: html .. 図は `mermaid.js `_ で作成