AI 통합을 위한 클라우드 애플리케이션 가속화

2018-07-03 10:30~12:30

XILINX / 정 웅 부장

웨비나정보 웨비나Q&A

허*현2018-07-03 오전 11:16:34
기존 FPGA업체에서 AI등 다른 사업분야로 가는 경우가 있냐는 질문입니다.
xilinx12018.07.03
Intel 이 기존 FPGA 회사인 Altera 를 인수했습니다. 이거면 답변이 되지 않을까요? ^^;
최*석2018-07-03 오전 11:15:57
저희가 보유한 카드와 일치하는지 확인해야 할 듯 합니다.
xilinx22018.07.03
VCU1525입니다.
최*석2018-07-03 오전 11:15:36
해당 카드 정확한 명칭을 알려주시면 감사하겠습니다.
xilinx12018.07.03
VCU1525 입니다.
최*석2018-07-03 오전 11:12:27
현재 카드는 가지고 있습니다. 이 경우 아마존에 접속하지 않아도 되겠죠?
xilinx22018.07.03
네 접속 하지 않으시며 해당하는 DSA만 있다면 사용하실수 있습니다.
허*현2018-07-03 오전 11:12:23
경쟁사에서 이런 서비스하는 곳이 있나요?
xilinx12018.07.03
경쟁사라면 Amazon 의 경쟁사 말씀 이신가요?
지*호2018-07-03 오전 11:11:10
네~ 맞습니다. 기존 레거시 CPU 기반입니다.
xilinx22018.07.03
CPU의 기능 병목생기는 instruction을 FPGA가속화 하는 것으로 보시면 됩니다.
최*석2018-07-03 오전 11:11:00
Caffe나 Tensorflow를 이용하여 직접 overfeat 모델을 올려보는 것은 가능하겠죠?
xilinx12018.07.03
네, ML suite 입장에서는 framework 의 network model 이 overfeat 인지 아닌지 구분하지 않습니다.
이*석2018-07-03 오전 11:11:00
추론에만 사용해야 되는 상황이면 가속화에 대한 장점이 비교된 자료가 있을까요? 소모전력 등등
xilinx12018.07.03
네 E4DS에 따로 메일 주십시요.
최*석2018-07-03 오전 11:05:20
Xilinx ML Suite에 Convnet Benchmark - Overfeat 모델 샘플도 포함되어 있나요?
xilinx12018.07.03
포함되어 있지 않습니다. overfeat 또한 traning 에 관한 부부입니다. 다만 quantization 을 수행한 후에 floating point 대비 인식율이 개선되는 경우가 있습니다. 이는 floating point model에서의 overfeat 로 인한 것입니다.
xilinx12018.07.03
부부 ==> 부분
박*희2018-07-03 오전 11:04:43
aws 자일링스 이미지 clasification을 위한 모델은 오픈소스 모델이 적용되어 있나요?
xilinx22018.07.03
open source model 을 가지고 변형(커스터마이징)하여 사용한것으로 알고 있습니다.

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