論文の概要: hls4ml: A Flexible, Open-Source Platform for Deep Learning Acceleration on Reconfigurable Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01463v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 09:47:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.787667
• Title: hls4ml: A Flexible, Open-Source Platform for Deep Learning Acceleration on Reconfigurable Hardware
• Title（参考訳）: hls4ml:再構成可能なハードウェア上でのディープラーニング高速化のための柔軟なオープンソースプラットフォーム
• Authors: Jan-Frederik Schulte, Benjamin Ramhorst, Chang Sun, Jovan Mitrevski, Nicolò Ghielmetti, Enrico Lupi, Dimitrios Danopoulos, Vladimir Loncar, Javier Duarte, David Burnette, Lauri Laatu, Stylianos Tzelepis, Konstantinos Axiotis, Quentin Berthet, Haoyan Wang, Paul White, Suleyman Demirsoy, Marco Colombo, Thea Aarrestad, Sioni Summers, Maurizio Pierini, Giuseppe Di Guglielmo, Jennifer Ngadiuba, Javier Campos, Ben Hawks, Abhijith Gandrakota, Farah Fahim, Nhan Tran, George Constantinides, Zhiqiang Que, Wayne Luk, Alexander Tapper, Duc Hoang, Noah Paladino, Philip Harris, Bo-Cheng Lai, Manuel Valentin, Ryan Forelli, Seda Ogrenci, Lino Gerlach, Rian Flynn, Mia Liu, Daniel Diaz, Elham Khoda, Melissa Quinnan, Russell Solares, Santosh Parajuli, Mark Neubauer, Christian Herwig, Ho Fung Tsoi, Dylan Rankin, Shih-Chieh Hsu, Scott Hauck,
• Abstract要約: hls4mlは、機械学習(ML)モデルを高レベル合成(HLS)コードに変換する、無料でオープンソースのプラットフォームである。 HLSコードは、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)やアプリケーション固有の集積回路(ASIC)の完全な設計に統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.83681270048056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present hls4ml, a free and open-source platform that translates machine learning (ML) models from modern deep learning frameworks into high-level synthesis (HLS) code that can be integrated into full designs for field-programmable gate arrays (FPGAs) or application-specific integrated circuits (ASICs). With its flexible and modular design, hls4ml supports a large number of deep learning frameworks and can target HLS compilers from several vendors, including Vitis HLS, Intel oneAPI and Catapult HLS. Together with a wider eco-system for software-hardware co-design, hls4ml has enabled the acceleration of ML inference in a wide range of commercial and scientific applications where low latency, resource usage, and power consumption are critical. In this paper, we describe the structure and functionality of the hls4ml platform. The overarching design considerations for the generated HLS code are discussed, together with selected performance results.
• Abstract（参考訳）: 我々は、機械学習(ML)モデルを現代のディープラーニングフレームワークから高レベル合成(HLS)コードに変換し、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)やアプリケーション固有の集積回路(ASIC)の完全な設計に統合できる、フリーでオープンソースのプラットフォームであるhls4mlを提案する。 フレキシブルでモジュール化された設計で、hls4mlは多数のディープラーニングフレームワークをサポートし、Vitis HLS、Intel OneAPI、Catapult HLSを含む複数のベンダーのHLSコンパイラをターゲットにすることができる。 ソフトウェアハードウェアの共同設計のためのより広範なエコシステムとともに、hls4mlは、低レイテンシ、リソース使用量、消費電力が重要である幅広い商用および科学的なアプリケーションにおいて、ML推論の加速を可能にした。 本稿では,hls4mlプラットフォームの構造と機能について述べる。 生成したHLSコードに対する設計上の考慮事項と、選択した性能結果について考察する。

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