fastmachinelearning/hls4ml

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01Keras, PyTorch, ONNX 모델을 HLS 프로젝트로 변환합니다.
• 02Vivado, Vitis, Intel, Catapult, Altera를 비롯한 여러 HLS 백엔드를 지원합니다.
• 03구성 파일을 통해 생성되는 설계를 설정할 수 있습니다.
• 04프로젝트를 합성하는 빌드 단계와 결과를 확인하는 리포트 리더를 제공합니다.
• 05pip 또는 conda-forge를 통해 설치할 수 있습니다.

활용 사례

• FPGA 하드웨어에서 실시간 트리거 판단을 위해 신경망을 배포합니다.
• 임베디드 FPGA 보드에서 저지연 제어 또는 신호 처리 모델을 실행합니다.
• 설계를 확정하기 전에 학습된 모델이 FPGA 리소스에 어떻게 매핑되는지 평가합니다.

빠른 시작

1. 1

   PyPI에서 hls4ml을 설치합니다

   pip install hls4ml
2. 2

   예제 Keras 모델과 해당 설정을 가져옵니다

   import hls4ml
3. 3

   모델을 HLS 프로젝트로 변환합니다

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

   Vivado HLS 또는 기타 지원되는 HLS 도구로 프로젝트를 빌드합니다

   hls_model.build()

사용 전 알아둘 점

• !생성된 펌웨어를 빌드하려면 Vivado HLS, Vitis HLS, Intel HLS와 같은 별도의 HLS 툴체인이 필요합니다.
• !FPGA 추론만 대상으로 하며, 범용 모델 학습이나 실행은 지원하지 않습니다.

토픽

자주 묻는 질문

hls4ml은(는) 무엇인가요?

Keras, PyTorch, ONNX 신경망을 FPGA에서 ML 추론을 실행할 수 있는 HLS 코드로 변환하는 Python 패키지입니다. hls4ml은 머신러닝 모델을 high-level synthesis(HLS) 코드로 변환해 FPGA 펌웨어를 생성합니다. 사용자는 일반적인 프레임워크에서 학습된 모델로 시작해 구성 파일을 사용하여 HLS 프로젝트를 생성한 뒤, 지원되는 벤더 툴체인으로 빌드해 하드웨어를 만듭니다.

hls4ml은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

hls4ml은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

hls4ml은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. hls4ml의 마지막 커밋은 2026년 11월 4일입니다.

hls4ml은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

FPGA 하드웨어에서 실시간 트리거 판단을 위해 신경망을 배포합니다. 임베디드 FPGA 보드에서 저지연 제어 또는 신호 처리 모델을 실행합니다. 설계를 확정하기 전에 학습된 모델이 FPGA 리소스에 어떻게 매핑되는지 평가합니다.

hls4ml는 어떻게 설치하나요?

PyPI에서 hls4ml을 설치합니다: pip install hls4ml 예제 Keras 모델과 해당 설정을 가져옵니다: import hls4ml 모델을 HLS 프로젝트로 변환합니다: hls_model = hls4ml.converters.keras_v2_to_hls(config) Vivado HLS 또는 기타 지원되는 HLS 도구로 프로젝트를 빌드합니다: hls_model.build()

hls4ml은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml