2020 自适应计算挑战赛获奖项目

2020 年夏季,我们启动了首届 Xilinx 自适应计算挑战赛!我们与世界上发展速度最快的硬件学习、编程及构建开发者社区 Hackster.io 合作,向独立开发者发起挑战,让他们使用 Vitis 统一软件平台、Vitis AI 以及一款 Xilinx 硬件平台创建一款解决方案,解决我们今天所面临的实际问题。 每个类别排名前三的项目将获得高达 1 万美元的奖励

灵活应变的计算加速

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使用 Alveo™ U50 加速卡以及 Xilinx Vitis/Vitis AI,实现极具有挑战性的工作负载的硬件加速,包括但不仅限于金融计算、机器学习、计算存储以及数据搜索与分析等。

智能视频分析

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使用 Zynq® UltraScale+™ MPSoC ZCU104 评估套件以及 Xilinx Vitis/Vitis AI,构建智能视频分析解决方案,包括但不仅限于智慧城市、智能零售、ADAS、机器人视觉以及医疗成像等应用。

灵活应变的计算加速

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使用 Avnet Ultra96-V2 开发板以及 Xilinx Vitis/Vitis AI,构建任何应用,以展示如何充分利用通过可编程逻辑实现的硬件加速。


获奖项目

类别 1:自适应计算加速

第一名

Acceleration of Binary Neural Networks using Xilinx FPGA

使用 Xilinx FPGA 加速二进制神经网络

- Raul Valencia

利用 Xilinx FPGA 的硬件来训练神经演化的二进制神经网络,然后解决强化学习问题(如雅达利游戏)。

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第二名

Covid4HPC

Covid4HPC — 快速准确检测冠状病毒的解决方案

- Dimitrios Danopoulos

在云 FPGA 上使用 CNN 通过 X 射线影像检测新冠病毒
 

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第三名

ThunderGP HLS-based Graph Processing Framework on FPGAs

ThunderGP:基于 FPGA 的 HLS 图形处理框架

- Xinyu Chen

ThunderGP 使数据科学家能够在不影响可编程性的前提下享受基于 FPGA 的图形处理性能。

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类别 2:智能视频分析

第一名

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面罩检测器

- Victor Altamirano

基于 FPGA、通过人工智能进行口罩使用监控的系统,包括温度计和口罩分发器。
  

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第二名

Automatic fall detection for elderly people

老年人跌倒自动检测

- Jinin K Jose / Nevil Shah / Rohin Kumar

跌倒是老年人死亡的一个主要原因。跌倒可通过一个跌倒自动检测及警报系统来防止。
 

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第三名

Checkout So Easy - Real-time Smart Retail System For FPGA

付款就是这么简单 — FPGA 实时智能零售系统

- Team MAAX

在 DPU 上部署目标检测模型,构建一款系统,其可通过 VCU 解码视频或摄像头图像显示检测到的商品。

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类别 3:自适应智能物联网

第一名

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Quad96

- Ussama Zahid


在 Ultra96 上使用深度强化学习和手势进行四旋翼飞行器控制和杆平衡

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第二名

Hardware Accelerated Real-time Perception in 3D (HARP-3D)

硬件加速三维实时感知 (HARP-3D)

- Sambit Mohapatra

在 ULTRA96V2 上使用深度神经网络对激光雷达点云进行三维物体检测的端到端演示。

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第三名

LAMP-FPGA Accelerating Time Series Similarity Prediction

LAMP-FPGA:加速时间序列相似度预测

- Amin Kalantar / Philip Brisk

在 Ultra96-V2 FPGA 开发板上预测时间序列数据的相似模式
  

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