开始使用深度学习HDL工具箱

Deep Learning HDL Toolbox™提供了在fpga和soc上原型和实现深度学习网络的功能和工具。它提供了预构建的比特流，用于在受支持的Xilinx上运行各种深度学习网络万博1manbetx^®和英特尔^®FPGA和SoC器件。通过分析和评估工具，您可以通过研究设计、性能和资源利用的权衡来定制深度学习网络。

Deep Learning HDL Toolbox使您能够定制您的深度学习网络的硬件实现，并生成可移植的，可合成的Verilog^®和硬件描述语言(VHDL)^®代码部署在任何FPGA(与HDL编码器™和Simulink万博1manbetx^®)．

教程

• 万博1manbetx支持的网络、层、板和工具
  

  预先训练的深度学习网络和网络层，其中的代码可以由深度学习HDL工具箱生成。

• 在FPGA上尝试深度学习，只需要5行额外的MATLAB代码
  

  学习如何使用深度学习HDL工具箱识别现场摄像头上的对象与已部署到FPGA或SoC板的AlexNet预训练网络。

• 检查主机与FPGA板的连接
  

  排除计算机到fpga板的连接故障。

• FPGA解决方案和工作流的深度学习
  

  图中说明了MATLAB^®在FPGA上实现深度学习的解决方案。

特色的例子

在Intel Arria 10 SoC上开始深度学习FPGA部署

创建、编译和部署dlhdl。使用深度学习HDL工具箱™支持包为Intel FPGA和SoC的手写字符检测系列网络对象的工作流对象。万博1manbetx使用MATLAB®从目标设备检索预测结果。

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深度学习FPGA部署在Xilinx ZCU102 SoC上

创建、编译和部署dlhdl。使用Xilinx FPGA和SoC的深度学习HDL工具箱™支持包，将手写字符检测系列网络作为网络对象的工作流对象。万博1manbetx使用MATLAB®从目标设备检索预测结果。

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配置网络以提高性能

通过从分析器结果中识别瓶颈层，提高部署的深度学习网络的性能。

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利用以太网加速大型网络原型工作流程

部署深度学习网络，并使用到目标设备的以太网连接获得预测结果。通过使用Ethernet而不是JTAG，可以显著加快大型深度学习网络的部署和预测时间。这个例子显示了ZCU102 SoC板上的工作流。该示例也适用于深度学习HDL工具箱支持的其他板。万博1manbetx参见深度学习HDL工具箱支持的硬件。万博1manbetx

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