fastmachinelearning/hls4ml

これは何？

主な機能

• 01Keras、PyTorch、ONNXのモデルをHLSプロジェクトに変換します。
• 02Vivado、Vitis、Intel、Catapult、Alteraなど、複数のHLSバックエンドに対応しています。
• 03設定ファイルを使って生成するデザインを構成できます。
• 04プロジェクトを合成するビルド工程と、結果を読み取るレポートリーダーを備えています。
• 05pipまたはconda-forgeからインストールできます。

ユースケース

• FPGAハードウェア上でニューラルネットワークを動かし、リアルタイムのトリガー判定を行う。
• 組み込みFPGAボード上で、低遅延の制御モデルや信号処理モデルを実行する。
• 設計を確定する前に、学習済みモデルがFPGAリソースにどのように割り当てられるかを評価する。

クイックスタート

1. 1

   PyPIからhls4mlをインストールする

   pip install hls4ml
2. 2

   Kerasモデルのサンプルとその設定を取得する

   import hls4ml
3. 3

   モデルをHLSプロジェクトに変換する

   hls_model = hls4ml.converters.keras_v2_to_hls(config)
4. 4

   Vivado HLSまたはその他の対応HLSツールでプロジェクトをビルドする

   hls_model.build()

使う前に知っておきたいこと

• !生成されたファームウェアのビルドには、Vivado HLS、Vitis HLS、Intel HLSなどの別途用意したHLSツールチェーンが必要です。
• !対象はFPGAでの推論のみで、汎用的なモデルの学習や実行には対応していません。

トピック

よくある質問

hls4ml とは？

Keras、PyTorch、ONNXのニューラルネットワークを、FPGAでのML推論向けHLSコードに変換するPythonパッケージです。 hls4mlは、機械学習モデルを高位合成（HLS）コードに変換し、FPGA向けファームウェアを生成します。一般的なフレームワークで学習済みのモデルを用意し、設定ファイルを使ってHLSプロジェクトを生成した後、対応するベンダーのツールチェーンでビルドしてハードウェアを作成します。

hls4ml は無料で使えますか？ライセンスは？

hls4ml は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

hls4ml は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。hls4ml の最終コミットは 2026年11月4日 です。

hls4ml は何に使えますか？

FPGAハードウェア上でニューラルネットワークを動かし、リアルタイムのトリガー判定を行う。 組み込みFPGAボード上で、低遅延の制御モデルや信号処理モデルを実行する。 設計を確定する前に、学習済みモデルがFPGAリソースにどのように割り当てられるかを評価する。

hls4ml のインストール方法は？

PyPIからhls4mlをインストールする: pip install hls4ml Kerasモデルのサンプルとその設定を取得する: import hls4ml モデルをHLSプロジェクトに変換する: hls_model = hls4ml.converters.keras_v2_to_hls(config) Vivado HLSまたはその他の対応HLSツールでプロジェクトをビルドする: hls_model.build()

hls4ml はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml