Und die Gewinner sind: Xilinx gibt die Gewinner seines ersten Entwicklerwettbewerbs für die Adaptive Computing Challenge bekannt

Im Sommer 2020 haben wir angekündigt die erste Xilinx Adaptive Computing Challenge! Wir haben uns zusammengetan mit hackster.io unabhängige Entwickler herauszufordern, aufregende neue Anwendungen mit dem zu erstellen Vitis einheitliche Softwareplattform machen Vitis AI auf ausgewählten Xilinx-Hardwareplattformen. Die Teilnehmer wurden aufgefordert, echte Wortprobleme auf neue und innovative Weise zu lösen. Unsere weltweiten Teilnehmer nahmen an drei Kategorien teil: Intelligent Video Analytics mit dem ZCU104 Evaluierungskit, Adaptable Compute Acceleration unter Nutzung der Alveo U50 Beschleunigungskarteund Adaptive Intelligenz der Dinge unter Verwendung der Avnet Ultra96-V2-Entwicklungsplatine.

Wir haben über 70 einzigartige globale Projekteinreichungen erhalten. Jeder Teilnehmer zeigte sein Fachwissen durch seine innovativen Designlösungen. Von der Beschleunigung binärer neuronaler Netze zur Lösung von Lernproblemen bei der Verstärkung bis hin zu einem FPGA-basierten System, das die Verwendung von Gesichtsmasken durch KI und ein automatisches Sturzerkennungs- und Warnsystem für ältere Erwachsene überwacht, war die Kreativität und der Denkprozess, die der Herausforderung gewidmet waren, in jedem einzelnen wirklich zu sehen innovative Designlösung.

Obwohl viele Projekte außergewöhnlich waren, wählten unsere Juroren die drei besten Projektgewinner in jeder Kategorie aus, die Preise bis zu 10,000 USD erhielten. Herzlichen Glückwunsch an alle von uns bei Xilinx Gewinner! 

Kategorie 1: Anpassbare Rechenbeschleunigung

1. Beschleunigung binärer neuronaler Netze mit Xilinx FPGA von Raul Valencia: Nutzen Sie die Hardware des Xilinx FPGA, um neuroevolved binäre neuronale Netze zu trainieren und dann Probleme beim Reinforcement Learning zu lösen.
2. Covid4HPC - Eine schnelle und genaue Lösung für den Covid-Nachweis durch Dimitrios Danopoulos: Erkennung von Covid-19 aus Röntgenbildern mithilfe von CNNs auf Cloud-FPGAs.
3. ThunderGP: HLS-basiertes Graph Processing Framework auf FPGAs von Xinyu Chen: Mit ThunderGP können Datenwissenschaftler die Leistung der FPGA-basierten Grafikverarbeitung nutzen, ohne die Programmierbarkeit zu beeinträchtigen.

Kategorie 2: Intelligente Videoanalyse

1. Gesichtsmaskendetektor von Victor Altamirano: Das FPGA-basierte System, das die Verwendung von Gesichtsmasken durch künstliche Intelligenz überwacht, umfasst ein Thermometer und einen Gesichtsmasken-Spender.
2. Automatische Sturzerkennung für ältere Menschen von Jinin K Jose, Nevil Shah und Rohin Kumar: Stürze von Menschen sind ein Hauptgrund für Todesfälle bei älteren Menschen. Dies kann durch eine automatische Sturzerkennung und ein Warnsystem verhindert werden.
3. Kasse so einfach - Echtzeit-Smart-Retail-System für FPGA von Team MAAX: Stellen Sie ein Objekterkennungsmodell auf der DPU bereit, um ein System zu erstellen, das erkannte Waren in VCU-decodierten Videos oder Bildern von der Kamera anzeigen kann.

Kategorie 3: Adaptive Intelligenz der Dinge

1. Quad96 von Ussama Zahid: Quadcopter-Steuerung und Polausgleich mit Deep Reinforcement Learning und Handgesten auf Ultra96
2. Hardwarebeschleunigte Echtzeitwahrnehmung in 3D (HARP-3D) von Sambit Mohapatra: End-to-End-Demonstration der 3D-Objekterkennung in LiDAR-Punktwolken mithilfe eines tiefen neuronalen Netzwerks, das auf dem ULTRA96V2 ausgeführt wird.
3. LAMP-FPGA: Beschleunigung der Vorhersage der Ähnlichkeit von Zeitreihen von Amin Kalantar und Philip Brisk: Vorhersage ähnlicher Muster in Zeitreihendaten auf der Ultra96-V2-FPGA-Karte

Erfahren Sie mehr über die Gewinner und ihre Projekte auf der Adaptive Computing-Herausforderung Seite auf unserer neu gestalteten Xilinx-Entwickler Website.

Wir freuen uns außerdem, Ihnen mitteilen zu können, dass die aktualisierte Entwickler-Website eine neue Funktion für die Entwickler-Community enthält, die Xilinx-Entwicklerprogramm. Das kostenlose Programm bietet Entwicklern die erforderlichen Ressourcen, um erfolgreiche Anwendungen auf jeder Xilinx-Plattform zu erstellen. Mitglieder haben Zugriff auf die neuesten Xilinx-Entwicklungstools, exklusive Tutorials, Schulungen, Funktionen zum Austausch persönlicher technischer Erkenntnisse und Projekte sowie viele weitere wichtige Vorteile.

Wir heißen Sie herzlich willkommen, sich unserer wachsenden Entwicklerprogramm-Community anzuschließen und auf unsere bevorstehende Entwicklung gespannt zu sein Startup-Wettbewerb der Adaptive Computing Challenge Start im Sommer 2021!