AI 통합을 위한 클라우드 애플리케이션 가속화

XILINX / 정 웅 부장

웨비나정보 웨비나Q&A

여*민2018-07-03 오전 10:53:02
최초 모델을 만들때도 사용자가 개입을 해서 Node나 Weight를 정해줘야 하나요? 최초 생성시는 default setting 값이 있는거죠?
xilinx22018.07.03
training 관련되서 문의 주신것인가요?
최*일2018-07-03 오전 10:50:52
아주 현실적인 말씀이군요
xilinx22018.07.03
어느 내용을 말씀하시는건가요?
김*태2018-07-03 오전 10:49:21
넵, 답변 감사 드립니다~
xilinx32018.07.03
감사합니다.^^
최*석2018-07-03 오전 10:48:13
그래프를 새로 만드는 경우에는 GPU 등으로 직접 학습된 모델을 만들어야 된다는 의미인가요?
xilinx22018.07.03
네 training model은 googlenet alexnet 또는 사용자PC에서 여러개의 유사한 이미지등을 넣어서 학습시키고 해당하는 모델을 사용해야 합니다.말씀하신 GPU,CPU등을 사용해서 학습모델을 만드시면 됩니다.
xilinx12018.07.03
기본적으로 Xilinx solution 은 inference target 입니다. train 된 network 을 효과적으로 deploy하늗데 초점을 맞추고 있습니다. 기본적으로 framework 에서 train된 network을 FPGA card에서 동작하게 해주는 핵심 코어는 compiler와 quantizer 입니다. ML suite에는 이 핵심 코어와 이를 이용한 example(pre-trained network) 로 구성되어 있다고 이해하시면 됩니다.
김*태2018-07-03 오전 10:45:07
AWS 외에 Google Cloud-ML 에도 적용이 가능한지요?
xilinx12018.07.03
가능하지 않습니다. 기본적으로 Google Cloud ML이 지정된 FPGA card를 지원해야만 가능합니다.
xilinx12018.07.03
기본적으로 framework 에서 train된 network을 FPGA card에서 동작하게 해주는 핵심 코어는 compiler와 quantizer 입니다. ML suite에는 이 핵심 코어와 이를 이용한 example(pre-trained network) 로 구성되어 있다고 이해하시면 됩니다.
최*석2018-07-03 오전 10:44:20
학습된 웨이트(파라미터)는 어떻게 구할 수 있나요?
xilinx22018.07.03
ML suite 의 경우 이미 학습 끝난 모델을 사용하셔야 하며, 학습 모델은 사용자가 직접 만드셔야 합니다.
박*희2018-07-03 오전 10:44:09
혹시..케라스는 지원되지 않나요? ^^\;
xilinx22018.07.03
현재 해당하는 라이브러리는 지원되지 않습니다.
박*희2018-07-03 오전 10:43:15
아.. 자일링스 자체 ML-suite가 있군요.. 혹시 오픈소스 모델들을 넣어서 사용할 수도 있나요?
xilinx12018.07.03
지원되는 framework 에서 train 된 network은 사용이 가능합니다.
조*우2018-07-03 오전 10:43:03
좋은 세미나 부탁합니다.
e4ds12018.07.03
유익한 정보 얻어가시길 바랍니다!
고*석2018-07-03 오전 10:42:57
좀 늦었네요,안녕하세요.
e4ds12018.07.03
안녕하세요^^