FPGA云服务器提供了基于FPGA的深度卷积神经网络加速服务,单卡提供约3TOPs的定点计算能力,支持典型深度卷积网络算子,如卷积、逆卷积、池化、拼接、切割等。有效加速典型网络结构如VggNet、GoogLeNet、ResNet等。 我们基于FPGA的深度学习硬件,定制优化了主流深度学习平台,如caffe等,您可以直接将深度学习业务切换到FPGA平台,而无需考虑底层硬件细节。
快速入门 FPGA 云服务器提供完全的设备管理权限和全生命周期的运维管理服务。本文旨在帮助您快速在百度智能云管理控制台购买和管理FPGA云服务器。 FPGA 实例操作流程如下所示: 实名认证及注册百度智能云账号; 申请开通FPGA服务; 创建FPGA实例; 选择适合的镜像类型,部署镜像。 实名认证及注册 请根据自身情况,进行“企业认证”或者“个人认证”,具体请参考 认证流程 。
脚本用CPU模式运行ResNet-50分类 在fpga-cnn/demo目录下运行: sh run.sh 脚本用FPGA模式运行ResNet-50分类 在fpga-cnn/demo目录下运行:sh run_fpga.sh 通过fpga_demo运行 .
加载驱动,执行 insmod fpga_drive.ko 。 检查 /dev/fpga0 的权限是否为0666,如过不是,请执行 chmod 666 /dev/fpga0 。
CNN图像分类API接口 CNN图像分类API接口 设备管理接口 查询FPGA设备通道数量 定义:int get_fpga_tunnel_num() 功能:获取FPGA设备通道数量 参数:无 返回:当前主机FPGA设备上独立通道数量 初始化FPGA设备句柄 定义:init_fpga_handle(FpgaHandle& fh, const FpgaHandle::Mode mode = FpgaHandle
50分类 在fpga-cnn/demo目录下运行:sh run.sh 2.脚本用FPGA模式运行ResNet-50分类 在fpga-cnn/demo目录下运行:sh run_fpga.sh 3.通过fpga_demo运行 .
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实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
我们的芯片将强大的实时处理器与可编程逻辑集成在一起,可以看作是传统的FPGA和ARM集合而成的SoC。我们在EdgeBoard上预置了Linux操作系统,所以开发流程就是标准的Linux软件开发流程。目前支持C++的开发,后续会提供Python接口,开发更简单。 7.EdgeBoard都支持哪些接口?
实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。