マシンラーニング

ニューラル・ネットワークは、生体系、特に人間の脳から発想を得ています。高性能のコンピューティング・リソースとニューロンの斬新なアーキテクチャーの組み合わせにより、ニューラル・ネットワークは、コンピューター・ビジョンや機械翻訳などの多くの分野で最先端の成果を挙げています。FPGA は、デバイス内のコンピューティング、ロジック、メモリーの各リソースを使ってさまざまなアルゴリズムを処理できるため、ニューラル・ネットワークを実装する際の自然な選択と言えます。ユーザーは本格的な演算をハードウェア化できるため、競合他社の実装に比べ、パフォーマンスが向上します。ソフトウェア開発者は、ハードウェア・レベルの設計に取り組まなくても、OpenCL*1 の C レベルのプログラミング規格を使用して、標準 CPU のアクセラレーターとして FPGA を対象にすることができます。

FPGA を基盤とするニューラル・ネットワーク・システムの効率的な導入に関する詳細情報:

 

FPGA と OpenCL* を使用した CNN の実装
これは、インテル® FPGA に作成した AlexNet 畳み込みニューラル・ネットワーク (CNN) トポロジーの電力効率に優れたマシンラーニング (機械学習) のデモです。

  • 50,000 件の検証セット画像を、35 W 以下で 500 画像/秒以上分類
  • 分類した各画像の信頼レベルを 1,000 出力で定量化 
  • ハード化した 32 ビット浮動小数点演算を実行
  • OpenCL* を使用した開発

ビデオを見る

以下の HPC アプリケーションは、FPGA に実装したマシンラーニング技術を利用しています。

  • インテリジェント・ビジョン 
  • 科学シミュレーション
  • ライフサイエンスおよび医療データ分析
  • 金融サービス
  • 石油およびガス

マシンラーニング用ハードウェアおよびソフトウェア・アプリケーション・パッケージの詳細については、マシンラーニングのページを参照してください。

FPGA を使用してマシンラーニング・アプリケーションを高速化する方法についての詳細は、販売代理店にお問い合わせください。 

コンピューターおよびストレージの参照リンク

関連情報

インテル® FPGA の産業機器アプリケーション

アプリケーション別ソリューションを活用し、デザインの課題を解決する方法を紹介します。

すべてのアプリケーションを見る

インテル® FPGA およびプログラマブル・デバイス

重要なワークロードの高速化を可能にし、規格の進化または要件の変更への適応を支援するカスタマイズ可能なデバイスです。

すべてのデバイスを見る

免責事項

1

OpenCL™ および OpenCL ロゴは、Apple Inc. の商標であり、Khronos の許諾を得て使用されています。