CHIPS&MEDIA:深度学习对象检测 IP 的设计和验证

winniewei 提交于 周四, 04/30/2020
CHIPS&MEDIA:深度学习对象检测 IP 的设计和验证

Chips&Media 已经成功部署 Mentor 的 Catapult™ High-Level Synthesis (HLS) 平台,用于设计和验证使用深度神经网络 (DNN) 算法进行实时物体检测的 c.WAVE 计算机视觉 IP。Chips&Media 是 SoC 设计领域高性能、高质量视频 IP 的领先供应商,其 IP 广泛应用于汽车、监控和消费电子产品等市场。

为了快速为客户提供差异化的机器学习 IP,Chips&Media 需要通过缩短功能验证时间、时序收敛、定制和最终优化来大幅提高效率,以便将更多时间用于机器算法和架构研发。鉴于这些目标,他们决定放弃传统的手工编码寄存器传输级 (RTL) 流程,转而采用 Catapult HLS 平台使用 C 语言编写算法和验证平台。与在同一项目中使用 RTL 流程的团队相比,HLS 设计和验证团队将项目时间缩短了一半。

来源:Mentor

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