CGRAの基礎と高性能化、AI学習および汎用計算への応用 <オンラインセミナー>

~ 高電力効率、6種類のパターンマッチング実装、CGRAの構造と高機能化、CNNへの応用、識別・学習の実装、狭メモリバンド幅でも高性能を出す知恵と開発事例 ~

・CGRAの基礎からAI学習にも応用できる計算基盤開発スキルを修得し、高性能・高効率な計算基盤を応用するための講座

・CGRAを活用する上でソフトウェア技術者に必要なハードウェアの知識を基礎から修得し、高性能な製品開発へ応用しよう!

 

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

本セミナーは、市販エッジ計算基盤の使い方ではありません。また、市販エッジAI基盤の使い方でもありません。よく、「市販エッジAI基盤に少し足せば学習もできるのでは」との問い合わせを頂きますが、これは全くの勘違いです。このような誤認識を正すことも兼ねて、本セミナーではCGRAを題材に、(1)半導体微細化が止まった今、エッジ向き計算基盤とは結局何なのか、(2)学習「も」できるには結局何が必要なのかについて客観的に説明します。そもそもCGRAは、アプリを作るエンジニアが独自設計するものであって、CPUのように買って使うものでは全くありません。勉強したくない人にはCPUやGPGPUが最適です。つまり、本セミナーの最終目的は、他社/他国技術に依存しない、CGRAベースの高効率自社スペシャル計算基盤開発スキルの獲得です。脱炭素社会で生き残るために、CGRAの基礎知識は不可欠と考えます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年02月16日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・CGRAに興味ある人全てを対象にします
・ハードウェア技術者、ソフトウェア技術者両方が対象となります
 ソフトウェア技術者がある程度のハードウェアの知識をベースにしてニーズを主体的に決定し、ハードウェアメーカーに製造を依頼することが出来るようになります
予備知識 ・特にありません。もちろん、C言語や、CPU/GPGPUといったノイマン型計算基盤の知識、また、ハードウェア設計の知識があれば大いに役に立ちます
修得知識 ・CGRAベースの高効率自社スペシャル計算基盤開発スキル
プログラム

1.計算基盤の概観

  (1).最新の動向

  (2).エッジに求められる高電力効率

  (3).6種類のパターンマッチング実装

 

2.CGRAの理解

  (1).エッジ=狭メモリバンド幅

  (2).CGRAの構造と高機能化

  (3).疎行列計算への拡張

 

3.プログラムの写像

  (1).CNNへの応用

  (2).識別の実装

  (3).学習の実装

 

4.CGRAの具体的活用手順

  (1).動かしたいアプリを書いてみる

  (2).コンパイラの仕組み

  (3).シミュレータの改造

  (4).動作検証

  (5).Verilogの改造

  (6).テストベンチの自動生成

  (7).Modelsimシミュレーション

  (8).合成配置配線

  (9).FPGAによる検証

  (10).ASIC化は体力次第

 

5.質疑応答

  (1).Q&A

  (2).残り時間でハンドブックの雑多アプリを説明

キーワード エッジAI CNN AI学習 CGRA 計算基盤 FPGA Verilog ASIC 実装技術 C言語 CPU GPGPU ノイマン型計算基盤 ハードウェア設計
タグ AI・機械学習ハードウェア記述言語GPU実装設計・製図・CAD電子機器電子部品FPGALSI・半導体
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日