AI Vitis AIの使い方。個人的まとめ記事 Vitis AIの使い方のまとめ記事です。バージョンでかなり使い勝手が異なるので、注意が必要です。個人的にVitis AIで環境構築・テストした内容を紹介します。Vitis AIの使い方。個人的まとめ記事Vitis AIの使い方の個人的まと... 2023.02.26 2024.08.14 AIFPGA
エンジニア SSDの増設に必要なもの。実際にデスクトップに取り付けてみた! デスクトップPCにSSDを増設してみました。2.5インチのSSDに電源ケーブル・SATAケーブルを接続しています。実際に取り付けて、必要なものを確認してみました 2023.02.25 エンジニアハードウェア
AI Vitis AI 3.0でPyTorchのCPUとGPUの環境を構築したメモ Ubuntu 20.04の環境でVitis AI 3.0をインストールしました。※追記_Vitis AI 3.5でも同様にインストールできることを確認していますPyTorch版のCPUとGPUの両方のdocker環境を整えています。dock... 2023.02.25 2023.07.04 AIFPGA
エンジニア Ubuntu 20.04にGPU+CUDA環境を構築したメモ デスクトップPCのUbuntuを18.04→20.04に入れ直しました。OS入れ替えましたので、GPU+CUDAの環境も再度対応しました。CUDA Toolkit 12.0をインストールした内容を紹介します。Ubuntu 20.04にGPU... 2023.02.25 エンジニアハードウェア
エンジニア LANカードを増設!Linuxで認識したか確認してみた Linux(Ubuntu)のデスクトップにLANカードを増設しました。増設前と後でifconfigを行い、どのように認識されるのか確認しています。PCへの取り付け方法含めて紹介します。 2023.02.19 2023.02.25 エンジニアハードウェア
AI 機械学習でCPUとGPUを比較!サポートと処理速度を比べてみた 簡単な機械学習をして、CPUとGPUの差を比較してみました。CPUをサポートされているものも多数ありますが、やはりGPUの方が圧倒的に楽です。処理速度もですが、サポートの差がCPUとGPUで違う一例を紹介します。 2023.02.18 2023.02.19 AIFPGA
エンジニア Windows 11 Home(パッケージ版)を購入してみた Windows 11 Homeのパッケージ版を購入してみました。付属されたUSBとプロダクトキーを使い、無事インストールできました。OS無しの自作PCに、Windowsをセットアップした内容を紹介します。 2023.02.13 エンジニアハードウェア
エンジニア 機械学習のPCを自作してみた!(パーツ予算15~20万円編) 機械学習・ディープラーニング用のPCを自作してみました。パーツの予算総額は約15~20万円のミドルスペックです。機械学習で重要なGPUメモリを重視して、デスクトップPCを組んだ内容を紹介します。 2023.02.12 2023.02.14 エンジニアハードウェア
AI Netronをインストール(Ubuntu と Windows) UbuntuとWindowsの両方でNetronをインストールしました。PyTorch, TensorFlow(機械学習)などの「重み」を可視化してくれる、便利なソフトです。インストール方法・簡単な使い方を紹介します。 2023.02.06 AI
AI 第6回AIエッジコンテストが凄く難しいけど勉強になった感想 第6回AIエッジコンテストに参加していました。RISC-Vを使って、画像とLIDAR点群からの3D物体検出が課題でした。ただ貴重な勉強の機会になりましたし、自身への忘備録としても内容を紹介します。 2023.02.04 2023.03.11 AIFPGA
AI nuScenes形式の3D物体検出をKV260(FPGA)で試したメモ nuScenes形式の3D物体検出(PointPillars)をFPGAでテストしてみました。使用した評価ボードはKV260です。第6回AIエッジコンテストのデータセットでも確認しています。 2023.02.04 2023.02.05 AIFPGA
AI KITTI形式の3D物体検出をKV260(FPGA)で試したメモ KITTIの3D物体検出(PointPillars)をFPGAでテストしてみました。使用した評価ボードはKV260です。Vitis AIのライブラリを使って、簡単にテストしてみた内容を紹介します。 2023.02.04 2023.03.10 AIFPGA
AI KV260でYOLOX+DPUの物体検出をしてみたメモ FPGAでYOLOXの物体検出をしてみました。使用したFPGAの評価ボードはKV260です。Vitis AIのサンプルを使って簡単にテストした内容を紹介します。 2023.02.03 2023.02.05 AIFPGA