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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-09-10 10:20 Vitis AIを用いたCNN実装 ○後山晃彦・渡邊誠也・名古屋 彰・渡邊 実（岡山大）  RECONF2021-19 |
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| 抄録 | （和） | 近年，Xilinx社は様々な構造のAIを高速に評価できる，FPGAを使用した開発環境，Vitis AIを提供している． 本稿では3種類のCNNの実装を行い，記述行数，合成されるハードウェアの構成や性能を評価した． 結果として，FPGA上のAI処理はGPUの約5.06倍低い消費エネルギーで処理できる等，利点を確認することができた． |
| （英） | Recently, Xilinx provides an FPGA-based Vitis AI development environment which is one of deep learning frameworks to accelerate AI operations and to search a suitable neural network construction for a target application. In this paper, we've implemented three types of convolutional neural networks onto the Vitis AI development environment and evaluated the performance, power consumption, lines of code, and so on. As a result, we have confirmed the advantages of the Vitis AI. For example, the energy consumption of the FPGA platform is 5.06 times lower than that of a GPU. |
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| キーワード | （和） | 畳み込みニューラルネットワーク / FPGA / Vitis AI / / / / / |
| （英） | Convolutional Neural Network (CNN) / FPGA / Vitis AI / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 175, RECONF2021-19, pp. 13-18, 2021年9月. | |
| 資料番号 | RECONF2021-19 | |
| 発行日 | 2021-09-03 (RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | RECONF2021-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2021-09-10 - 2021-09-10 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable system, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2021-09-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Vitis AIを用いたCNN実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Convolutional neural network implementations using Vitis AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network (CNN) |
| キーワード(2)（和/英） | FPGA / FPGA |
| キーワード(3)（和/英） | Vitis AI / Vitis AI |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 後山 晃彦 / Akihiko Ushiroyama / ウシロヤマ アキヒコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡邊 誠也 / Nobuya Watanabe / ワタナベ ノブヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 名古屋 彰 / Akira Nagoya / ナゴヤ アキラ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡邊 実 / Minoru Watanabe / ワタナベ ミノル |
| 第4著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-09-10 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2021-19 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.175 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-09-03 (RECONF) |
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