Deep LearningのロジックをFPGAに落とし込む話 - GA将？開発日記～王理のその先へ～

　TensorFlow、Caffe、Chainer等を使ってPythonで書いたコードを、自動的にFPGAに落とし込む事が出来るそうです。

　内部的には一旦C++に変換しているらしいので、C++のコードを直にFPGA用に変換出来れば個人的には嬉しいですね。

　ただ、オフチップのDRAMにアクセスするのは遅いらしいので、三駒関係の評価関数を使った探索ルーチンが高速化するかは微妙な所ですね。5五将棋用の三駒関係だと50MB程度なので、オンチップのSRAMに載る…かな？

　中々面白そうな話なので、今後の経過を見守りたいと思います。