FPGA｜GoAI 2.0 機械学習プラットフォームとFPGA AI ソリューションのデモ動画のご紹介｜GOWIN
こちらのページではGOWIN社の機械学習プラットフォームの特長及びシングルチップ FPGA AIソリューションのデモを動画でご紹介しています。
関連商品・技術情報
商品基礎情報
GOWIN社GoAI2.0の特長
GoAI 2.0 は、インターネットに接続することなく、エッジに埋め込まれた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、 センサー入力(カメラ、マイク、IMU)からの推論(オブジェクト、フレーズ、ジェスチャーの検出)を行う GOWIN の機械学習プラットフォームです。
GOWIN社GoAI2.0のご紹介
ソフトウェア
GoAI 2.0 SDK は、追加の RTL や Cコードを書くことなく、機械学習モデルを GOWIN FPGAに直接デプロイするために必要なすべてのファームウェアを生成します。TensorFlow の機械学習モデルをGOWIN FPGAに展開するためのソフトウェアツールとスクリプトのセットです。
ハードウェア
トレーニングされたTensorFlowモデルをFPGA上で効率的に実行するために開発されたGOWIN製アクセラレータIPを無償で提供しております。
GoAI 2.0は 3つのファイルをGOWIN FPGAにロードすることで実装できます。これらはすべて、GoAI 2.0 SDKソフトウェア内で自動的にロードすることが可能です。
GOWIN の GoAI 2.0 機械学習アクセラレータ
- スタンドアロンMCUと比較して80倍以上の性能向上を提供。
- 他の制御やフロントエンドの処理タスクのためにMCUが利用できるように、計算量が多い機能をオフロードすることも可能です。
GOWINのGoAI 2.0には、異なるタイプのセンサ入力用の3種類のデモ用FPGAビットストリームをご用意
- 柔軟性と適応性
- TensorFlow の各リビジョン対応
- バッファリング、フロントエンド処理
- 低コスト、小型、低電力
- 6x6mm QFN48パッケージ
- 20mW以下のアクティブ処理
- 4〜8MBの拡張メモリ
- 使いやすい
- Arm® Cortex®-M3プロセッサ
- Tensorflowフラットバッファ統合
- 1つのプラットフォームで多くの用途に対応（画像、音声、ジェスチャー）
GoAI 2.0 組み込み開発ボード・ラインナップ
| ボード名 | DK_GoAI_GW1NSR-LV4CQN48PC7I6_V2.2 | DK_GoAI_GW2AR-LV18QN88PC8I7_V1.1 | DK_GoAI_GW2A-LV55PG484C8I7_V1.0 |
|---|---|---|---|
| 搭載デバイス | GW1NSR-LV4CQN48PC7/I6 | GW2AR-LV18QN88PC8/I7 | GW2A-LV55PG484C8I7 |
| マイクロコントローラー | ハードコアCortex-M3 | ソフトコアCortex-M1 | ソフトコアCortex-M1/M3 |
| ペリフェラル | OV2640カメラ HDMI出力 |
OV2640カメラ HDMI出力・入力 OLEDでlスプレイコネクタ |
OV2640カメラ HDMI出力入力 LSM9DS1 IMU SPH0645 125 Microphone |
| LUT数 | 4,608 | 20,736 | 54,720 |
| フリップ・フロップ数 | 3,456 | 15,552 | 41,040 |
| ユーザーFlashメモリー | 256KB | No | No |
| Block SRAM | 180KB | 828KB | 2520KB |
| B-SRAM数 | 10 | 46 | 140 |
| 18×18乗算器 | 16 | 48 | 40 |
| HyperSram/PSRAM | 64MB 内蔵HyperRAM |
64MB 内蔵HyperRAM |
64MB 内蔵HyperRAM |
| パッケージ（ピッチ、サイズ） | QFN48 （0.4mm、6x6mm） |
QFN88 (0.4mm、10x10mm） |
484 BGA （1.0mm、23x23mm） |
| MACパフォーマンス | 3.2GOPS=200MHz x16 | 19.2GOPS=400MHz x48 | 16GOPS=400MHz x40 |
GoAI2.0デモ-数字の分類
このGoAI2.0デモでは、カメラ入力を使用して、事前にトレーニングされたモデルがGoAIボードにロードされた状態での数字認識機能を示しています。
モデルはPCでトレーニングしていました。 GoAI 2.0の使いやすいツールセットを使用すると、可能性は無限に広がります。
GoAI2.0デモ-HDMI入力による車と人の分類
「GoAI2.0は、トレーニング済みのTensorflowMLモデルをGOWINFPGAに効率的にデプロイするために開発されました。
Arm Cortex-Mプロセッサの柔軟性と専用のAIハードウェアアクセラレータを組み合わせることで、同等のスタンドアロンプロセッサよりも最大80倍優れたパフォーマンスを実現します。
システムパワーは100mW未満です。GoAI2.0は、低電力、低コストのエッジAIアプリケーションに最適です。」
GoAI2.0デモ – 音声フレーズ検出
GoAI2.0は、GOWIN FPGAをベースにしたエッジAIソリューションで、低コスト、低消費電力、低密度のデバイスから高性能デバイスまで拡張可能です。
ここでは音声フレーズ検出のデモを行います。