FPGA-Technologien haben einen wahren Evolutionssprung vollbracht, was neue Denkansätze und Lösungen von Hardware- als auch Software-Entwicklern erfordert. Auf dem FPGA-Kongress 2019 vom 21. bis 23. Mai werden solche Ansätze in über 100 Fachvorträgen und Hands-On-Tutorials von mehr als 70 hochkarätigen internationalen Referenten in insgesamt zehn Themenschwerpunkten vorgestellt, diskutiert und bewertet. Teilnehmer profitieren außerdem von Test-Entwicklungen an gestellten Boards und Rechnern. Eine begleitende Ausstellung zeigt Anwendungen auf, wo wir eine High-Speed Deep-Learning-Applikation für ein schwieriges Inspektionsumfeld praktisch umgesetzt haben.

Auch bei dieser Veranstaltung rückt das Thema Deep Learning auf FPGAs mehr und mehr in den Mittelpunkt, bietet doch die FPGA-Technologie im industriellen Umfeld die beste Lösung für das Ausführen (Inference) neuronaler Netze. FPGA basierte Inferenzen für komplexe Anwendungen kombinieren hohe Rechenleistung mit geringem Powerbedarf, garantierter Latenz und Langzeit-Verfügbarkeit. Die Technologie eignet sich ebenso für eingebettete Bildverarbeitungssysteme und insbesondere die Inline Inspektion mit ihren Echtzeit-Anforderungen. Ähnliche Anwendungen wären mit herkömmlichen GPUs nur mit Abstrichen bei Geschwindigkeit, Latenzen, Erkennungsrate, Energieeffizienz oder Gesamtsystemkosten realisierbar. Letztere lassen sich durch kleinere Netze und FPGAs ohne Abstriche bei der Erkennungsgenauigkeit reduzieren wie auch durch Einsparen von Systemkomponenten wie GPUs und Einsatz kleinerer CPUs.

Mit FPGAs Echtzeit-Ergebnisse für hoch aufgelöste Bilder

Der Ansatz mit FPGAs liefert Echtzeit-Ergebnisse auch für hoch aufgelöste Bilder: von der Bildakquise über die Bildvorverarbeitung (Datenreduktion, Bildoptimierung) direkt zu Ergebnisbildern. Zahlreiche, auch eingebettete, Anwendungen sind damit implementierbar, unter anderem für die Fabrikautomation, Robotik, Medizintechnologie, Sicherheit, Transport (Fahrzeuge und Drohnen), Systeme für Fahrerassistenz und autonomes Fahren sowie elektronische Komponenten.

Deep Learning – für viele Branchen geeignet

Viele Themen rund um FPGAs

Unser Leiter Einkauf & Produktion Dr. Holger Singpiel wird in seinem Vortrag darauf eingehen, wie Bildverarbeitungsaufgaben mit schwierigen Umgebungsbedingungen sicher, schnell und kosteneffizient mit Deep Learning umgesetzt werden. Bei der Objekt- und Merkmalsklassifikation ist Deep Learning bei schwierigen Inspektionsaufgaben mit vielen Merkmals- oder Umgebungsvariablen bzw. bei analytisch schwer beschreibbaren Mustern den klassischen Methoden überlegen.
Vortrag: „Deep-Learning-Hochleistungslösung auf FPGAs“
23. Mai 2019, 13:30 – 14:15 Uhr

  • Bildverarbeitungslösungen auf FPGAs schnell und effizient anhand der grafischen Entwicklungsumgebung VisualApplets entwickeln
  • Leichte Portierung von Deep-Learning-Anwendungen auf weitere (embedded) FPGA-Hardware wie Kameras und Vision-Sensoren
  • Reduzierte Entwicklungszeiten und Gesamtsystemkosten durch FPGAs.

Für unsere mehrfach ausgezeichnete FPGA-Programmierumgebung VisualApplets zertifizieren wir interessierte Firmen weltweit zu Vertriebs- oder Entwicklungspartnern. Derzeit gibt es bereits in 34 Ländern zertifizierte VisualApplets Kompetenz- bzw. Design-Center.
Sprechen Sie bei Interesse Herrn Dr. Singpiel direkt auf der Veranstaltung oder unseren Vertrieb unter Tel.: +49 621 789507-39 oder per E-Mail: sales@silicon-software.de an.

FPGA-Kongress 2019
21.-23. Mai 2019
NH Hotel München Dornach
Einsteinring 20, 85609 Dornach-München
http://www.fpga-kongress.de
Veranstalter: Fachmagazin ELEKTRONIKPRAXIS, Vogel Communications Group und das Design- und Schulungscenter PLC2 GmbH