가속기 추론

[pbk20191]

mnist 데이터셋으로 훈련한 brevitas_cnn.zip 모델을 아래와 같은 configurion으로

    mvau_wwidth_max     = 40,
    target_fps          = 1000000,
    synth_clk_period_ns = 10.0,

finn 컴파일러로 가속기를 만들었습니다.

위 이미지 입력을 받았을 때, 아래와 같은 출력을 얻었습니다.
[[-5. -3. -4. -1. -3. -1. -7. 6. 1. -1.]]

이를 softmax를 적용하면 아래와 같습니다.
[0.00001654, 0.00012221, 0.00004496, 0.00090305, 0.00012221, 0.00090305,
0.00000224, 0.99031013, 0.00667266, 0.00090305]

mnist 데이터셋의 클래스는 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 이므로 추론 결과는 정확하게 나오는 것을 확인할 수 있습니다.

중간 결과물 및 리포트는 아래의 첨부파일에 있습니다.
working.zip