fastmachinelearning/hls4ml

해결하는 문제

FPGA(Field Programmable Gate Arrays)에서 초저지연 머신러닝 추론을 가능하게 합니다. 고수준 머신러닝 프레임워크와 FPGA의 특화된 하드웨어 요구 사항 사이의 간극을 메워, 마이크로초 단위의 정밀도가 중요한 환경에서 연구자들이 모델을 배포할 수 있도록 합니다.

작동 원리

이 패키지는 오픈 소스 머신러닝 라이브러리의 모델을 고수준 합성(HLS) 언어로 변환합니다. 이렇게 생성된 HLS 코드는 FPGA 하드웨어에 구현 가능한 펌웨어로 합성됩니다. Xilinx Vivado HLS, Vitis HLS, Intel HLS, Catapult HLS를 포함한 다양한 합성 백엔드를 지원합니다.

대상 사용자

고에너지 물리학(예: CERN의 대형 강입자 충돌기), 양자 컴퓨팅 제어 시스템, 핵융합 피드백 루프, 위성 환경 모니터링, 생체 의학 신호 처리 등 극한의 실시간 성능이 요구되는 분야의 과학자와 엔지니어를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 초저지연: 재구성 가능한 하드웨어에서의 고속 추론에 최적화되었습니다.
• 폭넓은 프레임워크 지원: 기존 ML 패키지 모델을 HLS로 변환합니다.
• 하드웨어 유연성: Xilinx 및 Intel의 다양한 합성 도구와 호환됩니다.
• 다양한 모델 지원: CNN, 이진/삼진 네트워크 및 Spiking Neural Networks (SNNs)를 처리할 수 있습니다.