High Level Synthesis for Machine Learning

Informazioni relative al progetto

hls4ml

ID dell’accordo di sovvenzione: 966696

DOI

10.3030/966696

Progetto chiuso

Data della firma CE 17 Marzo 2021

Data di avvio 1 Aprile 2021

Data di completamento 30 Settembre 2022

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

Nessun dato

Contributo UE

€ 150 000,00

Coordinato da

ORGANISATION EUROPEENNE POUR LA RECHERCHE NUCLEAIRE
Switzerland

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (2)

hls4ml: An Open-Source Codesign Workflow to Empower Scientific Low-Power Machine Learning Devices

Autori: Farah Fahim, Benjamin Hawks, Christian Herwig, James Hirschauer, Sergo Jindariani, Nhan Tran, Luca P. Carloni, Giuseppe Di Guglielmo, Philip Harris, Jeffrey Krupa, Dylan Rankin, Manuel Blanco Valentin, Josiah Hester, Yingyi Luo, John Mamish, Seda Orgrenci-Memik, Thea Aarrestad, Hamza Javed, Vladimir Loncar, Maurizio Pierini, Adrian Alan Pol, Sioni Summers, Javier Duarte, Scott Hauck, Shih-Chieh Hs
Pubblicato in: TinyML Foundation, 2021
Editore: TinyML Research Symposium
DOI: 10.48550/arxiv.2103.05579

Open-source FPGA-ML codesign for the MLPerf Tiny Benchmark

Autori: Hendrik Borras, Giuseppe Di Guglielmo, Javier Duarte, Nicolò Ghielmetti, Ben Hawks, Scott Hauck, Shih-Chieh Hsu, Ryan Kastner, Jason Liang, Andres Meza, Jules Muhizi, Tai Nguyen, Rushil Roy, Nhan Tran, Yaman Umuroglu, Olivia Weng, Aidan Yokuda, Michaela Blott
Pubblicato in: 5th Conference on Machine Learning and Systems (MLSys), 2022
Editore: MLSys
DOI: 10.48550/arxiv.2206.11791

Peer reviewed articles (2)

Fast convolutional neural networks on FPGAs with hls4ml

Autori: Thea Aarrestad, Vladimir Loncar, Nicolò Ghielmetti, Maurizio Pierini, Sioni Summers, Jennifer Ngadiuba, Christoffer Petersson, Hampus Linander, Yutaro Iiyama, Giuseppe Di Guglielmo, Javier Duarte, Philip Harris, Dylan Rankin, Sergo Jindariani, Kevin Pedro, Nhan Tran, Mia Liu, Edward Kreinar, Zhenbin Wu, Duc Hoang
Pubblicato in: Machine Learning Science and Technology, 2021, ISSN 2632-2153
Editore: IOP Science
DOI: 10.1088/2632-2153/ac0ea1

REAL-TIME SEMANTIC SEGMENTATION ON FPGAS FOR AUTONOMOUS VEHICLES WITH HLS4ML

Autori: Nicolò Ghielmetti; Vladimir Loncar; Maurizio Pierini; Marcel Roed; Sioni Paris Summers; Thea Klaeboe Aarrestad; Christoffer Petersson; Hampus Linander; Jennifer Ngadiuba; Kelvin Lin; Philip Harris
Pubblicato in: Machine Learning Science and Technology, Numero 3, 2022, ISSN 2632-2153
Editore: IOP Science
DOI: 10.1088/2632-2153/ac9cb5