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“芯”随意动,报名第六届集创赛,“海云捷迅杯”再次开启“芯”一年!

发布时间:2022-01-17 16:53:06  |  来源:中国网科学  |  作者:   |  责任编辑:科学频道

2021年1月12日,由工业和信息化部人才交流中心主办,重庆西永微电子产业园区承办,重庆海云捷迅科技有限公司执行承办的“第六届全国大学生集成电路创新创业大赛”启动仪式在线上举行。此届大赛得到了重庆市经济和信息化委员会、重庆市教育委员会、重庆市科学技术局、重庆市高等教育学会的大力支持。

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集创赛,是国内最大规模、最高规格的集成电路大学生全国性赛事,也是集成电路学科唯一入选全国普通高校学科竞赛排行榜的赛事。海云捷迅作为集创赛的执行承办方,持续致力于高校FPGA和人工智能的人才培养,提供科研与教学相关解决方案,加速技术应用落地与FPGA的产业发展。

同时,在已发布的第六届集创赛赛题中,“海云捷迅杯”赛题为:基于FPGA CNN加速器的目标检测实现,赛题为有志于在人工智能与集成电路方向发展的参赛团队提供一套完整的工程项目实践平台。参赛团队可通过海云捷迅杯赛题,提升在AI模型训练与部署、FPGA设计、软件驱动等方面的实战能力,并为将来进入行业领域大显身手打下坚实基础。

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感兴趣的同学们赶快召集小伙伴们安排起来,

进入官网(https://www.saikr.com/vse/univ/ciciec/6)报名

↓↓↓

“海云捷迅杯”赛题

一、杯赛题目:基于FPGA CNN加速器的MobileNetV1-YOLOV3目标检测实现

二、参赛组别:A组、B组

三、设计任务:

1.基于Intel®Cyclone® V SoC FPGA-110K、基于百度Paddle-lite v2.9框架、海云捷迅自研CNN加速器(包含卷积、DW卷积、RELU、RELU6、量化算法,其中量化是把计算好的32位定点转为浮点再转为8位定点输出),或者其他加速器。

2.基于该加速器Linux驱动示例,可以看到数据重整的方法。根据算子运行位置(ps、pl)的不同,参照驱动示例来重新排列数据。

3.基于COCO数据集进行训练。

4.对模型在要求的设计指标内进行各种优化操作,包括稀疏化、剪枝、框架卷积算子全量化等。

5.提出设计方案,实现并完成指定测试图片集的目标检测功能。

6.基础部分60分(满足设计指标),附加部分40分(在满足设计指标的情况下,按照推理速度进行评分)。最后总分按两部分相加得到。

7.备注:海云捷迅为参赛团队提供:

1) FPGA配置文件

2)CNN加速器相对应的Linux驱动示例

3)Paddle-lite v2.9、mobilenetv1 SSD的Demo程序;驱动示例;CNN加速器FPGA配置文件

四、设计指标:

1.模型部署完成,能正确识别图片数据。

2.帧率不低于2帧。

3.精度不低于百分之65。

五、附加题:

在满足设计指标的情况下,按照推理速度进行评分

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六、提交内容:

1.汇报PPT:项目介绍、关键技术介绍、性能指标

2.详细设计方案:系统架构分析、关键技术分析、性能分析

3.工程源码、仿真以及测试报告。

七、评分标准:

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八、参考文献:

1.基于Paddle-lite v2.9的DEMO工程。包括驱动文件以及FPGA配置文件。

2.海云捷迅人工智能边缘实验平台使用手册。

3.飞桨官方网站https://www.paddlepaddle.org.cn/

4. 《Cyclone V Hard Processor System Technical Reference Manual》

5. 《AIGO_C5MB_V10 Schematic》

6. 《Cyclone V SoC开发板产品手册》

7.指定比赛用数据集

8.指定比赛用测试图片

九、注意事项:

1.参加杯赛的作品,杯赛出题企业有权在同等条件下优先购买参加本企业杯赛及单项奖获奖团队作品的知识产权。

2.大赛组委会对参赛作品的提交材料拥有使用权和展示权。

同时,海云捷迅在赛事过程中为参赛选手提供技术培训、动手实操以及与行业专家深入学习、交流等活动。可关注“海云捷迅公众号”获取活动信息。

回顾:“海云捷迅杯”第五届全国总决赛

第五届集创赛经过七大分赛区选拔,共有111所高校的391支队伍入围“海云捷迅杯”全国总决赛。经过总决赛现场演示和评审,“海云捷迅杯”赛题共产生了一等奖3名、二等奖5名、三等奖8名,其中,来自南京大学的“爱卡丝俱乐部”脱颖而出,在全国总决赛中获得了“海云捷迅杯”一等奖(企业大奖)!

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关于海云捷迅:

海云捷迅科技以FPGA与人工智能技术为核心,与上百所国内顶尖高校开展高层面、多维度的合作。合作高校囊括清华大学、电子科技大学、南开大学、重庆大学、北京科技大学、重庆邮电大学等。合作领域包括人工智能专业建设、师资培训、FPGA+人工智能人才培养、英特尔联合实验室建设、AI+FPGA教学实验平台建设、教育部协同育人项目合作、教育部科技发展中心产学研基金项目合作等。不仅如此,通过与众高校开展各类合作,不断助力高校FPGA和人工智能相关专业的课程体系及人才培养支撑平台建设,加速技术应用落地及FPGA产业发展。并建立完善FPGA人才培养体系,加强专业建设及教材开发,组织专业的FPGA培训和考试。