Design Solution Forum 2017 にいってきたよ!

ども、ねっぽです。

RTLのお陰でソフトウェアとハードウェアの垣根がふわっとしているということで、 ソフトウェアエンジニアといえどもハードがわからないとダメだ という気持ちを持っています。 今回、ハードウェア寄りのセミナーを受けてみようということで、 Design Solution Forum にいってきました!

今回の講演では Deep Learning の推論を組込み環境で動かそう、という発表が多く、 図らずも最近の業務に近い話が聞けました。

クラウドコンピューティングが流行ってなんでもかんでもクラウドで動かそうという機運がありますが、 一方エッジ側でもある程度計算処理を動かす需要があると前から感じていました。

エッジ側でヘビーな計算処理を動かすためには、なるべく低電力で低コストなハードウェアが必要になりますし、 ソフトウェアも様々な制約条件が課せられるため、簡単ではないと思われます。 そんな状況で、ソフトウェアとハードウェア両方がわかる人間として、うまく橋渡しできる人間になりたいと思った 就活時代の私を思い出させる、いい時間を過ごすことができました。

講演内容ざっくりまとめ

下の方に各公演の内容をまとめていますが、全体を通してざっくりまとめました。

受講メモ

各講演のポイントをざっくりまとめました。 流し読みがおすすめです。

基調講演: 自動運転的な話

Session C-1: RasPi でディープの推論

Session C-2: 検証IP

Session C-4: コキュートス (KerasモデルをCに自動変換)

Session C-5: CEVA DSP

Session C-6: 2値化CNN on FPGA for 歩行者検出

Session D-7: FPGAボードの宣伝

Session C-8: アルゴリズム・ハードウェアの協調設計

Session D-9: マルチコアソフトウェアの自動生成

Session C-10: AI x 組込み

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