パフォーマンス、消費電力、コストに最適化されたリアルタイム AI

この 2 分のビデオでは、AI に関するインテル® FPGA の利点について紹介します。

カスタマイズによる差別化も可能なディープラーニング・アクセラレーターを求める AI システム・アーキテクトに、FPGA は柔軟性を提供します。可変のデータ精度、ソフトウェア・デファインド・プロセシングなどにより、基盤となるハードウェア・アーキテクチャーをチューニングする機能により、FPGA は最新のイノベーションを素早く導入することができます。ほかにも、ソフトウェア・デファインド・ディープ・ニュートラル・ネットワーク周辺のカスタムのユーザー関数のコプロセシングなどのカスタマイズが可能です。基本的なアプリケーションとしては、インラインの画像 & データ処理、フロントエンドの信号処理、ネットワークの取り込み、IO の集約などがあります。インテル® OpenVINO™ ツールキットを使用したパッケージ化により、カスタマイズ可能な総合推論ソリューションを利用できるようになりました。

チップ・チャット・ポッドキャストを聴く (英語)

インテル® FPGA プロダクト・マーケティング・ディレクターの Tony Kau が、インテル® FPGA について紹介し、アクセラレーション・ハードウェアが AI 推論にどのように使用されているかを解説します。

インテル® FPGA ソリューション概要 (英語)

インテル® FPGA ディープラーニング・アクセラレーション・スイートは、ユーザーのAI ソリューション向けのインテル® OpenVINO™ ツールキットの一部として入手できます。インテルのAI ポートフォリオの一部として、FPGA がディープラーニング推論ワークロードのアクセラレーションにどのように使用されているかを紹介します。

インテル® FPGA が Microsoft* Azure* の AI を強化

Microsoft は、Microsoft Build カンファレンスにおいて、Microsoft* Azure* Machine Learning SDK と統合された Project Brainwave 搭載 Azure* Machine Learning ハードウェア・アクセラレーション・モデルをプレビュー版として初公開しました。

このホワイトペーパーでは、インテル® FPGA で OpenCL* プラットフォームを利用して、今日の画像中心の世の中環境における画像処理や画像分類のニーズに対応する方法について解説します。