И победители: Xilinx объявляет победителей в своем первом конкурсе разработчиков Adaptive Computing Challenge

Летом 2020 года мы объявило первый в истории конкурс адаптивных вычислений Xilinx! Мы объединились с Hackster.io бросить вызов независимым разработчикам создавать новые захватывающие приложения, используя Единая программная платформа Vitis и Витис АИ на некоторых аппаратных платформах Xilinx. Участникам было предложено решить реальные словесные задачи новыми и инновационными способами. Наши участники со всего мира соревновались в трех категориях: Интеллектуальная видеоаналитика с использованием Оценочный комплект ZCU104, Адаптируемое ускорение вычислений с использованием Карта ускорения Alveo U50и адаптивный интеллект вещей с использованием Плата разработки Avnet Ultra96-V2.

Мы получили более 70 уникальных предложений по глобальным проектам. Каждый участник продемонстрировал свой опыт посредством инновационных дизайнерских решений. От ускорения бинарных нейронных сетей для решения задач обучения с подкреплением до системы на основе FPGA, которая контролирует использование масок с помощью искусственного интеллекта и автоматической системы обнаружения и оповещения о падениях для пожилых людей, творческий подход и мыслительный процесс, посвященные этой задаче, действительно демонстрировались в каждом инновационное дизайнерское решение.

Хотя многие проекты были исключительными, наши судьи выбрали по три лучших проекта-победителя в каждой категории, которые получили призы до 10,000 XNUMX долларов США. От всех нас в Xilinx поздравляем следующих Победители! 

Категория 1: Адаптируемое ускорение вычислений

1. Ускорение двоичных нейронных сетей с использованием Xilinx FPGA Рауля Валенсии: Используйте оборудование Xilinx FPGA для обучения нейроэволюционированных бинарных нейронных сетей, а затем решайте задачи обучения с подкреплением.
2. Covid4HPC — быстрое и точное решение для обнаружения Covid от Димитриоса Данопулоса: Обнаружение Covid-19 по рентгеновским изображениям с использованием CNN на облачных FPGA.
3. ThunderGP: Платформа обработки графов на основе HLS на FPGA, автор Синьюй Чен: ThunderGP позволяет ученым, работающим с данными, наслаждаться производительностью обработки графов на основе FPGA без ущерба для программируемости.

Категория 2: Интеллектуальная видеоаналитика

1. Детектор лицевой маски от Виктора Альтамирано: Система на основе FPGA, которая контролирует использование масок с помощью искусственного интеллекта, включает в себя термометр и дозатор масок.
2. Автоматическое обнаружение падения пожилых людей Джинин К. Хосе, Невил Шах и Рохин Кумар: Падения людей являются основной причиной смертности пожилых людей. Это можно предотвратить с помощью автоматического обнаружения падения и системы оповещения.
3. Оформить заказ так просто – интеллектуальная система розничной торговли в реальном времени для FPGA от команды MAAX: Разверните модель обнаружения объектов на DPU, чтобы создать систему, которая может отображать обнаруженные товары в декодированном VCU видео или изображениях с камеры.

Категория 3: Адаптивный интеллект вещей

1. Quad96 от Уссамы Захида: Управление квадрокоптером и балансировка вехи с помощью глубокого обучения с подкреплением и жестов рук на Ultra96
2. Аппаратное ускорение восприятия в реальном времени в 3D (HARP-3D) Самбита Мохапатры: Комплексная демонстрация обнаружения 3D-объектов в облаках точек LiDAR с использованием глубокой нейронной сети, работающей на ULTRA96V2.
3. LAMP-FPGA: ускорение прогнозирования сходства временных рядов, Амин Калантар и Филип Бриск: Прогнозирование аналогичных закономерностей в данных временных рядов на плате Ultra96-V2 FPGA.

Подробную информацию о победителях и их проектах можно узнать на сайте Задача адаптивных вычислений страница нашего недавно отремонтированного Разработчик Xilinx сайт.

Мы также рады сообщить, что обновленный сайт разработчиков будет включать новую функцию для сообщества разработчиков — Программа разработчиков Xilinx. Бесплатная программа предоставляет разработчикам необходимые ресурсы для создания успешных приложений на каждой платформе Xilinx. Участники имеют доступ к новейшим инструментам разработки Xilinx, эксклюзивным учебным пособиям, обучению, возможностям делиться личными техническими идеями и проектами, а также ко многим другим ключевым преимуществам.

Мы приглашаем вас присоединиться к нашему растущему сообществу программ разработчиков и следить за нашими предстоящими Конкурс стартапов Adaptive Computing Challenge стартует летом 2021 года!