- 主题:有人对技能交换感兴趣吗？AI换FPGA
导师想让把之前一个学长做的基于FPGA图像处理加速的paper，改改投了。
本人搞AI的，除了英语好一些，电子知识聊胜于无。
还没有答应帮忙，想找人指导自己先看看FPGA方面的书，然后再做决定，以免是个天坑。
希望北京地区，这样可以面对面交流。
我自己对AI（特别是神经网络）和英语略有心得。
有交换意愿的欢迎联系。
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FROM 101.41.135.*
路过，用fpga做过神经网络加速器
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FROM 221.12.3.*
那蛮厉害的，有没有时间指导一下，修改这样一篇论文，需要看哪些书，去预备什么知识呢？好像用的是Xilinx的板子。
【 在 hejianping 的大作中提到: 】
: 路过，用fpga做过神经网络加速器
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FROM 45.135.186.*
现在还做这个领域么？
【 在 hejianping 的大作中提到: 】
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: 路过，用fpga做过神经网络加速器
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发自「今日水木 on iOS」
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FROM 192.102.205.*
xilinx有DLA的ip core
如果你设计的神经网络每层算子都在支持项里的话，可以直接用
【 在 mingcraeer 的大作中提到: 】
: 那蛮厉害的，有没有时间指导一下，修改这样一篇论文，需要看哪些书，去预备什么知识呢？好像用的是Xilinx的板子。
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FROM 221.12.3.*
不是神经网络本身加速，是算法加速。我瞅了一眼，还是传统的基于Haar Feature的方法。
你做的应该是trained model在deployment时，inference的加速吧？
我是想搞清基本原理，特别是别在terminology上犯错误。
【 在 hejianping 的大作中提到: 】
: xilinx有DLA的ip core
: 如果你设计的神经网络每层算子都在支持项里的话，可以直接用
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FROM 101.41.135.*
是的，我们当时做的是前向推理的加速
其他算法的话可以找找有没有硬件实现相关的论文
另外如果对性能要求不高，可以试试用hls，比rtl容易上手
【 在 mingcraeer 的大作中提到: 】
: 不是神经网络本身加速，是算法加速。我瞅了一眼，还是传统的基于Haar Feature的方法。
: 你做的应该是trained model在deployment时，inference的加速吧？
: 我是想搞清基本原理，特别是别在terminology上犯错误。
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FROM 221.12.3.*
嗯嗯，好的。
不过因为是学长写好的论文要改，目测他是在RTL层面写代码的。
【 在 hejianping 的大作中提到: 】
: 是的，我们当时做的是前向推理的加速
: 其他算法的话可以找找有没有硬件实现相关的论文
: 另外如果对性能要求不高，可以试试用hls，比rtl容易上手
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FROM 101.41.135.*
这些在GitHub都烂大街了真的，很多人随便下一个源代码改吧改吧用zynq跑一跑，就敢来我司面试简历上还会写做过ai硬件加速，呵呵。
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FROM 123.58.117.*
哈哈，我本人是门都没摸到，不敢乱说话。
有时间的话，请不吝share一下经验吧，哈哈。
【 在 richardR 的大作中提到: 】
: 这些在GitHub都烂大街了真的，很多人随便下一个源代码改吧改吧用zynq跑一跑，就敢来我司面试简历上还会写做过ai硬件加速，呵呵。
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FROM 101.41.135.*