Ja võitjad on: Xilinx kuulutab välja oma esimese adaptiivse andmetöötluse väljakutse arendajavõistluse võitjad

Suvel 2020 meie teatas esimene Xilinxi Adaptive Computing Challenge! Me tegime koostööd hackster.io kutsuda sõltumatuid arendajaid looma põnevaid uusi rakendusi kasutades Vitis Unified Software Platform ja Vitis AI valitud Xilinxi riistvaraplatvormidel. Võistlejad said väljakutse lahendada reaalseid tekstülesandeid uutel ja uuenduslikel viisidel. Meie ülemaailmsed osalejad võistlesid kolmes kategoorias: intelligentne videoanalüüs, kasutades Hindamiskomplekt ZCU104, Adaptable Compute Acceleration võimendades Alveo U50 kiirenduskaartja Asjade adaptiivne intelligentsus, kasutades Avnet Ultra96-V2 arendusnõukogu.

Saime üle 70 ainulaadse ülemaailmse projektitaotluse. Iga osaleja näitas oma teadmisi uuenduslike disainilahenduste kaudu. Alates binaarsete närvivõrkude kiirendamisest õppimise tugevdamise väljakutsete lahendamiseks kuni FPGA-põhise süsteemini, mis jälgib näomaski kasutamist tehisintellekti ja automaatse kukkumise tuvastamise ja vanemate täiskasvanute hoiatussüsteemi kaudu, oli väljakutsele pühendatud loovus ja mõtteprotsess tõeliselt nähtav. uuenduslik disainilahendus.

Kuigi paljud projektid olid erakordsed, valisid meie kohtunikud igas kategoorias välja kolm parimat projekti võitjat, kes said auhindu kuni $10,000 XNUMX (USD). Meie kõigi poolt Xilinxis õnnitleme järgmist Võitjate! 

1. kategooria: kohandatav arvutuskiirendus

1. Raul Valencia binaarsete närvivõrkude kiirendamine Xilinxi FPGA abil: Kasutage Xilinxi FPGA riistvara, et koolitada neuroarenguga kahendnärvivõrke ja seejärel lahendada tugevdamisõppe probleeme.
2. Covid4HPC – Dimitrios Danopoulose kiire ja täpne lahendus Covidi tuvastamiseks: Covid-19 tuvastamine röntgenpiltidelt pilve FPGA-de CNN-ide abil.
3. ThunderGP: Xinyu Cheni HLS-põhine graafilise töötlemise raamistik FPGA-del: ThunderGP võimaldab andmeteadlastel nautida FPGA-põhise graafiku töötlemise jõudlust ilma programmeeritavust kahjustamata.

2. kategooria: intelligentne videoanalüüs

1. Victor Altamirano näomaski detektor: FPGA-põhine süsteem, mis jälgib näomaski kasutamist tehisintellekti kaudu, sisaldab termomeetrit ja näomaski jaoturit.
2. Jinin K Jose, Nevil Shah ja Rohin Kumar eakate inimeste automaatne kukkumise tuvastamine: Inimeste kukkumised on eakate inimeste surmajuhtumite peamine põhjus. Seda saab ära hoida automaatse kukkumise tuvastamise ja hoiatussüsteemi abil.
3. Tellige nii lihtne – Team MAAXi reaalajas nutikas jaemüügisüsteem FPGA jaoks: Rakendage DPU-s objektituvastusmudel, et luua süsteem, mis suudab kuvada tuvastatud kaupu VCU dekodeeritud videos või kaamera kujutistes.

3. kategooria: Asjade adaptiivne intelligentsus

1. Quad96, autor Ussama Zahid: Quadcopteri juhtimine ja postide tasakaalustamine Ultra96 sügava tugevdamise õppimise ja käeliigutuste abil
2. Riistvarakiirendatud reaalajas taju 3D-s (HARP-3D), autor Sambit Mohapatra: 3D-objektide tuvastamise täielik demonstratsioon LiDAR-i punktipilvedes, kasutades ULTRA96V2-l töötavat sügavat närvivõrku.
3. LAMP-FPGA: Amin Kalantari ja Philip Briski aegridade sarnasuse ennustamise kiirendamine: sarnaste mustrite ennustamine aegridade andmetes Ultra96-V2 FPGA plaadil

Lisateavet võitjate ja nende projektide kohta leiate aadressilt Adaptive Computing Challenge lehel meie äsja ümberehitatud Xilinxi arendaja kohas.

Samuti on meil hea meel teatada, et uuendatud arendaja sait sisaldab arendajate kogukonna jaoks uut funktsiooni Xilinxi arendajaprogramm. Tasuta programm pakub arendajatele vajalikke ressursse edukate rakenduste loomiseks igal Xilinxi platvormil. Liikmetel on juurdepääs uusimatele Xilinxi arendustööriistadele, eksklusiivsetele õpetustele, koolitustele, võimalustele jagada isiklikke tehnilisi teadmisi ja projekte ning palju muid olulisi eeliseid.

Ootame teid liituma meie kasvava arendajaprogrammi kogukonnaga ja jääge meie tulevaste sündmustega kursis Adaptive Computing Challenge Startup võistlus algab suvel 2021!