主办方: 中国信息通信研究院
承办方: 云计算开源产业联盟中国计算机学会高性能计算专业委员会
报名截止: 2019年05月05日
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基于FPGA推理加速平台的AI应用设计与实现


赛制介绍

赛题支持方:Xilinx

赛题背景

近年来,包括算法、数据、算力在内的各项基础技术的不断突破推动了人工智能走向应用。一方面,大量以深度学习为核心的优秀算法,正在赋能各种传统行业。另一方面,不同行业客户积累的海量数据和行业经验,为深度学习算法的迭代优化和人工智能应用快速落地提供了更大可能。硬件方面,不同计算平台在计算力、能耗比、灵活性等方面各显其能。伴随着落地场景不断丰富,技术标准不断提升,产品创新迭代不断加速,既能满足应用快速部署需求,又能支持差异化产品灵活升级的软硬件协同方案成为AI应用开发者的迫切需求。本赛题要求使用赛灵思的开发工具在给定的MPSOC硬件平台上实现高效的人工智能创新应用研发。

赛题任务

使用给定的FPGA推理加速平台和软件工具链,基于当前主流的视觉神经网络算法,设计并实现特定场景的AI视觉应用创新任务。

赛题说明

选手在指定平台上部署检测、分类、分割等一种或多种网络,并作场景应用创新。鼓励选手结合各自领域的研究实践,采用各类深度学习网络模型解决实际问题,探索深度学习在通信、工业、农业、生物医药、互联网、自动驾驶等领域的具体应用,并通过搭载DPU加速处理器的FPGA推理平台进行部署和实现。

所有参赛作品必须具备完整性,即所有要求的参赛文档完整,且可以部署实现既定目标。在作品完整的前提,创新为本赛题最高要求,可适当放宽算法精度等具体要求。

评审标准

创新指数、商业价值指数、研究目标和效果(运算速度、精度、功耗)、完整指数(代码文档规范性)等。 

实验环境

软件平台:linux(可自行部署到本地Sever或者采用AWS云端环境)

硬件平台:DP-8020板卡

本硬件平台基于Xilinx Zynq® UltraScale+™ ZU2处理器,选手可使用DNNDK在FPGA上实现CNN网络加速和深度学习算法部署,用户可在企业官网下载检测、分类、视频结构化、质量检查、关键点跟踪识别主流AI算法示例程序以作参考。

更多评估版性能、《用户指南手册》见:http://www.deephi.com/technology/boards

推荐网络

ResNet50, ResNet18, Inception, MobileNet, GoogleNet, SqueezeNet, AlexNet, Yolo-v2, Yolo-v3, Tiny_Yolov2, Tiny_Yolov3, DenseBox, FaceLandmark, ErfNET, ENet, FaceGender/Age, FaceQuality, FaceFeature, ESPNet, FPN_light_weight, FPN_deconv, PspNet101.

参赛对象

全日制在校本科生、研究生。研究生和本科生可单独组队,也可混合组队(有一名研究生参加,即认定为研究生队),每队需要一位队长。

竞赛赛制

初赛:专家评审+电话答辩

决赛:现场答辩(项目展示测评)。

初赛作品要求

初赛作品及相关文档用于评审专家进行网络评审:

(1) 参赛队伍在线

(2) (https://maxp.opensourcecloud.cn/event/detail/xilinx-fpga-ai-app-design.html)提交初赛资料,包括:《赛题方案提交表》及初赛作品(包括文档、软件、视频、源代码等完整资料,若作品无法打包可联系主办方提出特别申请)。

(3) 所有文档正文要求小四号字,1.5倍行距。请参赛队伍将所有资料整理打包好,初赛资料必须于2019年5月5日前在报名系统内提交。

(4) 文件名格式统一为“队伍编号+学校+队伍名称+作品名称”(如:编号+xx大学+麒麟+物品瑕疵检测.rar,其中队伍编号为系统自动分配)。

主流应用场景(例如目标检测、安防,自动驾驶等)以AI market现有方案为benchmark进行性能评比,鼓励在其他应用场景进行应用创新(建议参考DP-8020搭载芯片及DPU核性能对应用效果进行评估)。

提交模板下载

https://v3.opensourcecloud.cn/article/4902192625362460.html


    


  • 2020年01月26日 郑立@信通院
  • 2020年01月26日 测试 北京云道天成科技有限公司
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  • 2020年01月26日 魏文崟
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  • 2020年01月26日 郑丹旸 xty
  • 2020年01月26日 harden
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