Какие существуют инструменты для реализации нейронных сетей на ПЛИС?

Некоторые инструменты для реализации нейронных сетей на ПЛИС:

• HALF. habr.com Система комплексного автоматического машинного обучения на ПЛИС, которая объединяет алгоритм эволюционного поиска, различные этапы оптимизации и библиотеку параметризуемых аппаратных модулей нейронных сетей. habr.com
• FINN. habr.com Использует библиотеку аппаратного обеспечения высокоуровневого синтеза (HLS) аппаратных слоёв и компонентов, которые применяются для создания потоковых архитектур, адаптированных для каждой сети. habr.com
• FlexCNN. habr.com Интегрирует структуру реализации ПЛИС в Tensorflow. habr.com
• DNNBuilder. habr.com Использует совместное проектирование программного и аппаратного обеспечения для выполнения сквозной оптимизации приложений глубокого обучения. habr.com
• Xilinx ML Suite и DNNDK. habr.com Нацелены на реализацию нейронных сетей на программируемых движках, которые предназначены для поддержки широкого спектра топологий нейронных сетей. habr.com
• OpenVINO. cyberleninka.ru se.math.spbu.ru Набор инструментов для ускорения нейронных сетей, разрабатываемый компанией Intel. cyberleninka.ru Некоторые версии OpenVINO также поддерживали ПЛИС Intel Arria. cyberleninka.ru
• PyNQ. se.math.spbu.ru Готовое решение для запуска нейронных сетей на ПЛИС, разработанное компанией Xilinx и ориентированное на её устройства. se.math.spbu.ru