Vytisknout
0571124 - ÚTIA 2024 RIV CZ eng L - Prototyp, funkční vzorek
Kohout, Lukáš - Pohl, Zdeněk - Kadlec, Jiří
Xilinx Vitis AI facedetect and resnet50 Demo on Trenz Electronic TE0802 02 with ZU2CG and 1 GB LPDD4.
Interní kód: te0802_2cg_vitis_ai_resnet50 ; 2023
Technické parametry: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pro kompilaci HW akcelerované aplikace detekce obličejů pro Trenz Electronic vývojovou desku TE0802.
Ekonomické parametry: Vývojové prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Detekce obličejů je akcelerována jednou optimalizovanou Xilinx DPU (data processing unit) provádějící inferenci v neuronové síti, která je implementována v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400MHz. DPU pracuje s bloky BRAM paměti a s distribuovanou pamětí v programovatelné logice. S připojenou USB kamerou systém zpracuje až 16 FPS. Výkon optimalizované DPU (bez SW předzpracování signálu z USB kamery) je pro tuto aplikaci až 80 FPS. Systém podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet nebo alternativně DisplayPort grafický výstup na monitor s X11 plochou. Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci a překlad neuronové sítě pro optimalizovanou DPU pro aplikaci detekce obličejů.
Grant CEP: GA MŠMT 8A21009
Klíčová slova: artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * Vitis AI 2.0 * AMD-Xilinx * Zynq UltraScale+
Obor OECD: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=te0802_2cg_vitis_ai_resnet50
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0342451
Kohout, Lukáš - Pohl, Zdeněk - Kadlec, Jiří
Xilinx Vitis AI facedetect and resnet50 Demo on Trenz Electronic TE0802 02 with ZU2CG and 1 GB LPDD4.
Interní kód: te0802_2cg_vitis_ai_resnet50 ; 2023
Technické parametry: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pro kompilaci HW akcelerované aplikace detekce obličejů pro Trenz Electronic vývojovou desku TE0802.
Ekonomické parametry: Vývojové prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Detekce obličejů je akcelerována jednou optimalizovanou Xilinx DPU (data processing unit) provádějící inferenci v neuronové síti, která je implementována v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400MHz. DPU pracuje s bloky BRAM paměti a s distribuovanou pamětí v programovatelné logice. S připojenou USB kamerou systém zpracuje až 16 FPS. Výkon optimalizované DPU (bez SW předzpracování signálu z USB kamery) je pro tuto aplikaci až 80 FPS. Systém podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet nebo alternativně DisplayPort grafický výstup na monitor s X11 plochou. Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci a překlad neuronové sítě pro optimalizovanou DPU pro aplikaci detekce obličejů.
Grant CEP: GA MŠMT 8A21009
Klíčová slova: artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * Vitis AI 2.0 * AMD-Xilinx * Zynq UltraScale+
Obor OECD: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=te0802_2cg_vitis_ai_resnet50
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0342451