深度学习HDL工具箱

Prototypisierung UND Bereitstellung冯深学习型Netzen奥夫FPGA的SoC的UND

模具深度学习HDL工具箱™stellt Funktionen UND工具祖尔Verfügung,恩深学习型Netze奥夫FPGA的SoC中UND祖prototypisieren UND祖implementieren。SIE bietet vorgefertigte比特流献给死去Ausführungzahlreicher深学习型Netze AUFunterstützten赛灵思®- UND英特尔®fpga和SoC-Bausteinen。麻省理工学院的简介-这是一种深入学习的方法-在设计中,学习和个人的资源。

麻省理工学院的深度学习HDL工具箱和硬件实现的深度学习网络助理和portabler, synthetisiarer Verilog®——和硬件描述语言(VHDL)®代码为den Einsatz auf einem beliebigen FPGA (mit HDL Coder™和Simulink)金宝app®) generiert了。

现在beginnen:

深学习型Inferenz AUF的FPGA

Prototypisierung UND Implementierung冯深学习型Netzen奥夫的FPGA献给边缘部署。

Programmierbarer深Learning-Prozessor

模具工具箱enthälteinen深度学习-Prozessor MIT generischer Faltung UNDvollständigverbundenen Schichten,死第三人以EINE调度,逻辑学gesteuert werden。Dieser深度学习-ProzessorführtFPGA-basierte Inferenzierung冯Netzen第三人以,模具麻省理工学院DER深度学习工具箱™entwickelt wurden。速成班的老师会用速成班的时间来学习和学习。

Architektur献给巢穴深学习型Prozessor。

Kompilierung和Bereitstellung

Kompilieren SIE国际卫生条例深学习型茨在EINE Reihe街上冯Anweisungen,模具VOM深学习型Prozessorausgeführtwerden应然。Stellen SIE SIE奥夫DEM的FPGA bereit UNDführenSIE死Prognosefunktion AUS,währendSIE死tatsächlichenLeistungsmetriken奥夫DEMGeräterfassen。

Kompilieren UND Bereitstellen EINES YOLO V2-Netzes。

在MATLAB中的FPGA-basierte推论

Mit MATLAB深度学习- inferenzierung auf FPGAs durchfuhren。

ERSTELLEN EINES Bereitstellungsnetzwerkes

当您使用深度学习工具箱时,被培训者和被培训者就会使用它来学习。您已经接受过国外重要框架的培训。

Bereitstellen在FPGA上上网

这么说,您是一名程序员了,您是一名程序员部署-Befehl书房FPGA MIT数字高程模型深度学习-Prozessor同侧麻省理工学院DER以太网的奥德JTAG-Schnittstelle。Verwenden SIE丹恩书房编译-最好是受培训的人是一般人,然后在FPGA里面当编程员。

麻省理工的MATLAB能让你把它用在你的电脑上,在你的电脑上。

如果我是一个下等人,我就会告诉你我的名字

AusführenIhrer gesamten Anwendung在MATLAB®,einschließlichDESPrüfstands,德Vor- UND Nachverarbeitungsalgorithmen und明镜FPGA-basierten Inferenz献给深度学习。艾因einziger MATLAB的Befehl,nämlich预测,在我的FPGA上,我可以在地狱里工作,我可以在我的工作空间里工作。

您可以在我的FPGA上进行深入学习。

Netzanpassung

最理想的是深度学习- netz,嗯,我可以在我的fpga上使用它。

实现深度学习- netz - inferenz auf einem FPGA von MATLAB。

Abstimmen DES Netzdesigns

这是一种深度学习工具箱。麻省理工学院的深度网络设计师konnen您的名字是Schichten hinzufugen, entfernen oder neue Verbindungen erstellen。

深度学习的量化

Reduzieren DER Ressourcennutzung第三人以Quantisierung Ihres深学习型Netzes奥夫EINE Festkomma-Darstellung。分析DERAnsätze在Bezug奥夫Genauigkeit UND Ressourcennutzung MIT数字高程模型的支持,PAKET DE金宝appR模型量化库。

Einsatz von benutzerdefinierten RTL-Implementierungen

Bereitstellen von benutzerdefinierten RTL-Implementierungen des Deep Learning-Prozessors auf jedem FPGA-, ASIC- oder soco - baustein mit dem HDL编码器。

Benutzerdefinierte Konfiguration德深学习型Prozessors

在硬件设计中,我们采用了深度学习的方法来实现并行线程。

Synthetisierbares RTL erzeugen

Erzeugen冯synthetisierbarem RTL MIT数字高程模型的HDL编码器AUS DEM深学习型Prozessor的Zum Einsatz在einer Vielzahl冯Implementierungs的工作流程UND-Geräten。Wiederverwenden DES gleichen深学习型Prozessors献给巢穴Prototypen- UND Produktionseinsatz。

Generieren冯synthetisierbarem RTL AUS DEM深学习型Prozessor。

通用冯ip - core毛皮集成

德恩DER HDL编码器RTL AUS DEM深学习型Prozessor generiert,erzeugt呃奥赫einen IP-MIT克恩标准AXI-Schnittstellen楚整合国际卫生条例SOC-Referenzdesign。

这是一种可以用它来表示的方法和公理。