ディープニューラルネットワークのCPU/GPU/FPGA実装

概要

本セミナーでは、ディープニューラルネットワークのCPU/GPU/FPGAへの実装ソリューションをご紹介します。

ディープラーニングの活用は、工場における検査から自動運転での認識まで幅広く、また実装対象となる組み込み機器も様々です。GPU Coder™とMATLAB Coder™は、配布可能で最適化されたコードを自動で生成し、NVIDIA^®Jetson、NVIDIA^®DRIVEやARM^®、Intel^®のプロセッサをターゲットとした実装を可能にします。新製品Deep Learning HDL Toolbox™ではXilinx^®やIntel FPGAへの実装をサポートします。セミナー内ではこれらの実装ワークフローと実装関連のR2020b最新機能もご覧いただけます。

ハイライト

• CPU/GPUへの組み込み実装ワークフロー
• Deep Learning HDL ToolboxによるFPGA実装
• R2020b実装関連の最新機能のご紹介