1. 概要

第30回は，ギガファーム社製のZERO7などのハードウェアを用いてハードウェア実装までを行います．

設計に使用するハードウェアは自由です．ZERO7の利用は必須ではなく，お手持ちのハードウェアボードでも参加できます．

ZERO7について

ZERO7は，Raspberry Piの汎用IO 40ピンに重ねて利用するRaspberry Pi HATボードです．

Raspberry Piの汎用IOは図1のアーキテクチャ図に示す通り，FPGAに接続されています．

Raspberry PiとZERO7を活用することで，Raspberry Piのインターフェース（カメラ入力，モニター出力）が利用でき， ZERO7にLSI回路を開発することで，手軽にハードウェアアクセラレータが作成できます．

課題の内容

何をしてもらうかは，後日更新します．画像のサイズなどは，４をご覧ください．

コンテスト用の検証画像を当日渡しますので，カメラやSDカードなどから画像を読みその画像を認識してもらいます． どのくらいの速度で認識結果が出力されるのかをプレゼンしてもらいます。

2. 目的

CNNのHW実装

条件：

• 指定画像検証データ
• カメラ実時間入力

3．設計環境

Synopsys® Synplify Pro® /Premier

Synopsys® Design Compiler®

Mathworks® MATLAB® /Simulink®

Xilinx Vivado® Design Suite

または設計環境に応じまして，

その他論理合成ツール

RTL hand coding( VHDL or Verilog-HDL)

などの設計環境が挙げられます．

4. CNNの概要

入力画像サイズ

32×32の入力画像に対応するよう作成してください．

※ 使用するデータセットや認識する対象は追って更新します．

CNNの構造

CNN構造に関しては，第20回の設計概要を確認してください． 中間層などの構成はお任せします．

5. 課題

1. Level1:初心者向け

簡単なCNN(入力画像3×3など)を作成し，任意のハードウェアに搭載する．

2. Level2:中級者向け

入力画像32×32サイズのCNNを作成し，学習・検証を行う．

• ZERO7を利用する方

  ZERO7上にCNNを実装する．

• ZERO7を利用しない方

  お手持ちの任意のハードウェアボードでCNNを実装する．

※ ZERO7の貸与については，support@LSI-contest.comまでお問い合わせください．（メール件名：Zero7 board 大学名 氏名）

3. Level3:上級者向け

Unlimited...

任意のボード，任意のアーキテクチャなど，何でもOKです．