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Expand Up @@ -80,7 +80,7 @@ lede: "ITコンサルを本業とするフューチャーが、FPGA を使った

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/J8yytQ_VZJA" title="face detection demo cap" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>

画面左側の **『CPU上でのソフトウェア実行』** では、アクセラレータなどの専用ハードウェアを用いずに処理させているため、演算負荷の高さから動作が追いつかず、フレームレートが**0.5 FPS**にとどまっています。一方で、画面右側の **『Mark-IによるFPGA実行』** では、専用に設計されたハードウェア回路の特性を活かすことで、フレームレートが **15 FPS**へと向上(約**20倍**の処理効率)しています。
画面左側の **『CPU上でのソフトウェア実行』** では、アクセラレータなどの専用ハードウェアを用いずに処理させているため、演算負荷の高さから動作が追いつかず、フレームレートが**1 FPS**にとどまっています。一方で、画面右側の **『Mark-IによるFPGA実行』** では、専用に設計されたハードウェア回路の特性を活かすことで、フレームレートが **15 FPS**へと向上(約**15倍**の処理効率)しています。

カメラが捉えた対象を遅延なく認識・追従し続ける様子から、特定の用途に向けて構成された専用回路による処理がエッジAI処理においてどのような効果をもたらすか、その挙動の違いが確認できます。

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