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【BoLedu】FINN - 基于FPGA的深层神经网络推断框架教程 (2022秋)
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From AI to Gate: FINN - A Fast, Scalable Quantized Neural Network Inference on FPGAs 基于FPGA的深层神经网络推断框架教程 授课老师:Hua-Yang Weng 课程内容: "From AI to Gate" project is a tutorial project based on the Xilinx FINN framework. FINN is an experimental framework from Xilinx Research Labs to explore deep neural network inference on FPGAs. It specifically targets quantized neural networks, with an emphasis on generating dataflow-style architectures customized for each network. It is not intended to be a generic DNN accelerator, but rather a tool for exploring the design space of DNN inference accelerators on FPGAs. We studied the Xilinx FINN open-source code and try to provide more detailed explanations about the binarized neural network hardware part. Since the FINN framework consists of several repositories such as finn-base, finn-hls, finn-examples, and Brevitas, we arrange the tutorials into 7 chapters in the textbook "From AI to Gate". We hope that readers can have a big picture of the whole framework after reading this tutorial. 参考资料: 1. https://www.boledu.org/textbooks/from-ai-to-gate 2. https://github.com/bol-edu/course-lab_finn 课程目录: Lec01 - FINN Intro Lec02 - NN Hardware Lec03 - Compiler Lec04 - FINN HLS Lec05 - Lab-FINN (Simplified) Lec06 - Lab-FINN Lec07 - Verification
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