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FPGA(2)_Verilog HDL 개요(2)

※ HDL 프로그래밍 -> 하드웨어 디자인을 하는 것이지 소프트웨어 프로그래밍과 다르다는 것을 알아둬야함-> 이를 위해서 특성을 잘 알고 회로를 설계 잘하는 것을 아는 것이 중요함 ※ Velilog HDL 구문1. 논리 합성 - ex. assign, if~else, case, for, always2. Simulation - ex. initial, $finish, $fopen(논리 합성이 지원되지 않음)3. Liberay - ex. specify, $width, table(이번 강좌에서는 공부하지 않음) Velilog HDL 구문 개요module: 기본 설계 단위module module_name (port_list(목록));// port 선언reg 선언wire 선언parameter 선언//// 하위 모듈..

FPGA 공부 (1)_Velilog 개요

Verilog HDL: 디지털 시스템 설계 & 검증에 사용되도록 개발된 하드웨어 기술 언어(Verilog, VHDL)(소프트웨어 프로그래밍 언어랑은 다름!, 회로의 성능을 고려해서 개발해야함)문법: 어휘 구성 요소, 자료형, 연산자 등등모델링: 조합회로, 순차회로, 등등합성(= 회로 합성,= 논리 합성): HDL언어를 회로로 바꾸는 것System 설계 과정:(1)RTL 설계: Register Transfer Level 모델링을 통한 상세 설계(2)기능 검증: RTL 모델이 설계 사양을 만족하는지 확인하기 위한 검증(3)논리 합성: RTL 수준의 HDL 코드를 게이트 수준의 논리 회로로 변환하는 과정(design constraint와 target library가 사용됨)- Design constraint:..

AI를 FPGA에 올리기 위해 Velilog를 공부할 예정입니다.회로 설계를 공부한지 오랜 시간이 지났기에 금고공과대학교 신경욱 교수님의 강의를 바탕으로 하나하나 정리해 나갈 예정입니다.궁금하신 내용이 있으시면 강의 링크를 올려주겠습니다.감사합니다.HDL설계 - Verilog HDL 및 Vivado 실습 - 금오공과대학교 | KOCW 공개 강의

(ML) 전이 학습 _ pre-trained, fine-tuning

전이 학습(Transfer learning)이란? 전이학습(Transfer learning)은 어떤 목적을 이루기 위해 학습된 모델을 다른 작업에 이용하는 것을 말합니다. 즉 이미 학습된 모델의 가중치를 다른 Task에 사용하는 것으로 볼 수 있다. 아래의 그림은 전이 학습의 예시를 보여주고 있다. 전이 학습은 Pre training => Fine tuning 으로 이루어진다. 그림에서 처럼 여러가지(사과,바나나,말,얼룩말)로 이미 tain된 모델을 Pretraining model이라고 하며 이를 활용하며 새롭게 train하는 것을 Fine tining이라고 한다. Pre training model(사전 학습 모델) 이란? 임의의 값으로 초기화하던 모델의 가중치들을 다른 문제(task)에 학습시킨 가중치..

(ML) 임베디드 ML 프레임워크 Tensor flow Lite,PyTorch Mobile

딥러닝 프로그램 개발과정은 수집된 데이터로부터 학습을 통해 신경망 모델을 만드는 과정과 이를 기반으로 실제 데이터를 입력하여 추론하는 과정으로 나뉜다. 학습을 통해 신경망 모델을 만드는 것은 방대한 양의 데이터를 반복된 계산 과정을 반복하기 때문에 빠른 프로세싱 파워와 큰 메모리를 요구한다 실제 데이터를 이용한 동작 환경에서는 적은 정도의 연산량과 메모리를 요구한다. 연산 중점 보다는 실행에 효율적인 프레임 워크를 사용하는 추세로 변하고 있다. 1. Tensor flow Lite TensorFlow Lite용 모델로 변환하며, 이 모델을 디바이스에 내장된 TensorFlow Lite 인터프리터가 해석하여 추론을 수행 TensorFlow Lite 변환기는 모델의 크기와 성능 최적화 기능도 포함 저사양 기..

(SQL) 입양 시각 구하기(1)

문제 출처 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59412 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 보호소에서는 몇 시에 입양이 가장 활발하게 일어나는지 알아보려 합니다. 09:00부터 19:59까지, 각 시간대별로 입양이 몇 건이나 발생했는지 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 시간대 순으로 정렬해야 합니다. 1. 시간대별로 입양이 몇 건이나 발생했는지 SELECT DATE_FORMAT(DATETIME, '%H') AS HOUR, COUNT(DATETIME) AS CO..

(SQL) 동명 동물 수 찾기

문제 출처 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59041 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 동물 보호소에 들어온 동물 이름 중 두 번 이상 쓰인 이름과 해당 이름이 쓰인 횟수를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 이름이 없는 동물은 집계에서 제외하며, 결과는 이름 순으로 조회해주세요. 1. 두 번 이상 쓰인 이름과 해당 이름이 쓰인 횟수를 조회 SELECT NAME, COUNT(NAME) 2. 동물 보호소에 들어온 FROM ANIMAL_INS 3. 해당 이름이 ..

(ML) Yolo Fine_tuning 하는 법

1. yolo를 다운로드 한다. https://github.com/ultralytics/yolov5 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git # clone cd yolov5 pip install -r requirements.txt # install 2. data 와 label을 정해준..

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