基於影像擷取卡的 FPGA 深度學習
基於影像擷取卡的 FPGA 深度學習
如果您的深度學習應用需要高通量，例如在時間緊迫的生產中使用，則基於影像擷取卡的深度學習視覺系統，將是您的正確選擇。
deepVCL 影像擷取卡可對應各種最嚴苛的深度學習應用
FPGA 可在最短時間內產生大量資料，使其十分適用於高度嚴苛的深度學習應用。直接可用的卷積神經網路 (CNN) Camera Link 影像擷取卡microEnable 5 marathon deepVCL 是第一個專為高效能 CNN 布署設計的影像擷取卡。這款影像擷取卡包括威力強大的 Xilinx Kintex 7 視覺處理器，並配備一個 CNN 執行期許可。高達 850 MB/s 的高頻寬，讓你即使執行最困難的深度學習應用，例如工廠自動化中的表面檢測，也能享有超快的推理速度。
透過 VisualApplet 軟體，將你的 CNN 帶到 FPGA 上。
透過我們獲獎肯定的圖型化 FPGA 程式工具 VisualApplet，將 CNN 布署到 FPGA 上，從此輕而易舉。VisualApplet 可以直接在 FPGA 上載入不同大小與複雜度的預訓練 CNN 架構。VisualApplets 支援來自最常見 CNN 程式館 (如 TensorFlow) 的預訓練網路。即使重新訓練，也能不費力地完成。額外的影像最佳化，也可以輕易整合為前製或後製步驟。
讓我們幫你把你的 CNN 帶入 FPGA 上
對於實作 FPGA 深度學習應用，我們提供一個 CNN 執行期許可以及 2 組服務套件，每個服務套件都適用於你的深度學習經驗水準。對已訓練的網路，我們提供 FPGA 實作支援。對於深度學習較陌生的客戶，我們提供該 CNN 的完整設計，以及對應擬使用頻寬與精確度的 FPGA 實作，你的智慧財產權仍會保留在貴組織內。
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