fastmachinelearning/hls4ml

解決する課題

フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）上での超低遅延な機械学習推論を可能にします。高レベルな機械学習フレームワークとFPGAの特殊なハードウェア要件との間のギャップを埋め、マイクロ秒単位の精度が求められる環境でのモデル展開を可能にします。

仕組み

このパッケージは、オープンソースの機械学習ライブラリのモデルを高位合成（HLS）言語に変換します。このHLSコードは、その後、FPGAハードウェア上に実装可能なファームウェアへと合成されます。Xilinx Vivado HLS、Vitis HLS、Intel HLS、Catapult HLSを含む、複数の合成バックエンドをサポートしています。

対象ユーザー

高エネルギー物理学（例：CERNの大型ハドロン衝突型加速器）、量子コンピューティング制御システム、核融合フィードバックループ、衛星環境モニタリング、バイオメディカル信号処理など、極めて高いリアルタイム性能を必要とする分野の科学者やエンジニア向けに設計されています。

特徴

• 超低遅延: 再構成可能なハードウェア上での高速推論に特化して最適化されています。
• 幅広いフレームワーク対応: 従来のMLパッケージのモデルをHLSに変換します。
• ハードウェアの柔軟性: XilinxおよびIntelのさまざまな合成ツールと互換性があります。
• 多様なモデル対応: CNN、バイナリ/ターナリネットワーク、およびSpiking Neural Networks (SNNs)を扱うことができます。