FPGA Framegrabber-basiertes Deep Learning
Wenn Ihre Deep Learning Anwendung einen hohen Durchsatz erfordert, wie beispielsweise beim zeitkritischen Einsatz in der Produktion, ist das Framegrabber-basierte Vision System für Deep Learning die richtige Wahl für Sie.
deepVCL-Framegrabber für anspruchsvollste Deep Learning Anwendungen
FPGAs können große Datenmengen in kürzester Zeit verarbeiten und sind daher prädestiniert für anspruchsvolle Deep Learning Anwendungen, wie z. B. Convolutional Neural Networks (CNN). Der CNN-fähige Camera Link-Framegrabber microEnable 5 marathon deepVCL ist der erste Framegrabber, der für die Inferenz von CNNs entwickelt wurde. Der Framegrabber enthält einen leistungsstarken Xilinx Kintex 7 Vision-Prozessor und ist bereits mit einer CNN-Runtime-Lizenz ausgestattet. Dank der hohen Bandbreite von 850 MB/s erfolgt die Klassifizierung der Bilddaten für anspruchsvollste Deep Learning Anwendungen, wie z.B. die Oberflächeninspektion in der Fabrikautomation, äußerst schnell.
Bringen Sie Ihr CNN auf FPGAs mit VisualApplets Software
Mit unserem preisgekrönten grafischen FPGA-Programmierwerkzeug VisualApplets ist die Bereitstellung von CNNs auf FPGAs so einfach wie nie zuvor. VisualApplets ermöglicht das Laden vortrainierter CNN-Architekturen unterschiedlicher Größe und Komplexität direkt auf ein FPGA. VisualApplets unterstützt vortrainierte Netzwerke aus den gängigsten CNN-Bibliotheken wie z. B. TensorFlow. Netzwerke können sogar mit geringem Aufwand nachtrainiert werden. Zusätzliche Bildoptimierungen können auch als Vor- oder Nachbearbeitungsschritte einfach integriert werden.
Wir helfen Ihnen, Ihr CNN auf den FPGA zu bringen!
Für die Implementierung von FPGA-basierten Deep Learning Anwendungen bieten wir eine CNN-Runtime-Lizenz mit zwei Servicepaketen an, die sich jeweils an Ihrem Kenntnisstand zum Thema Deep Learning orientieren. Für bereits trainierte Netzwerke können wir bei der Implementierung von FPGAs unterstützen.
Für Kunden mit geringerem Wissen im Bereich Deep Learning bieten wir das komplette Design des CNNs sowie die FPGA-Implementierung für die gewünschte Bandbreite und Genauigkeit an. Ihr geistiges Eigentum bleibt hierbei natürlich in Ihrem Unternehmen.
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