ryuz/BinaryBrain
🏗️ Frameworkryuz
Высокопроизводительный фреймворк для обучения и развертывания бинарных нейронных сетей непосредственно на FPGA.
BinaryBrain — это специализированный фреймворк глубокого обучения, написанный на C++ с поддержкой Python, разработанный специально для бинарных нейронных сетей (BNN). В отличие от традиционных нейросетей с плавающей запятой, BNN представляют веса и активации в виде бинарных значений, что значительно снижает потребление памяти и вычислительную сложность. Ключевая инновация BinaryBrain заключается в использовании дифференцируемых LUT, что позволяет оптимизировать структуру сети под архитектуру FPGA. Этот подход обеспечивает преобразование сложных моделей в логические вентили, оптимизированные для аппаратной реализации. Фреймворк поддерживает множество типов слоев и предоставляет инструменты для обучения моделей, изначально совместимых с синтезом для FPGA. Фокусируясь на битовых операциях, BinaryBrain обеспечивает экстремальное ускорение инференса, что делает его незаменимым инструментом для граничных вычислений, встраиваемых систем и приложений, где критически важны энергопотребление и задержки.
💡Основное
- ├─Оптимизация дифференцируемых LUT
- ├─Ядро на C++ с поддержкой Python
- └─Оптимизировано для развертывания на FPGA
🎯Для
- ├─Инженеры встраиваемых систем
- ├─FPGA-разработчики
- └─Исследователи ИИ