fastmachinelearning/hls4ml

Что это?

Ключевые возможности

• 01Преобразует модели Keras, PyTorch и ONNX в проекты HLS.
• 02Поддерживает несколько бэкендов HLS, включая Vivado, Vitis, Intel, Catapult и Altera.
• 03Позволяет настраивать генерируемый проект с помощью файла конфигурации.
• 04Предоставляет этап сборки для синтеза проекта и средство чтения отчётов с результатами.
• 05Устанавливается через pip или conda-forge.

Сценарии использования

• Развёртывание нейросети для принятия решений в реальном времени триггерными системами на FPGA.
• Запуск моделей управления или обработки сигналов с низкой задержкой на встраиваемых FPGA-платах.
• Оценка того, как обученная модель размещается на ресурсах FPGA, до начала разработки аппаратной реализации.

Быстрый старт

1. 1

   Установите hls4ml из PyPI

   pip install hls4ml
2. 2

   Получите пример модели Keras и её конфигурацию

   import hls4ml
3. 3

   Преобразуйте модель в проект HLS

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

   Соберите проект с помощью Vivado HLS или другого поддерживаемого инструмента HLS

   hls_model.build()

Что важно знать

• !Для сборки сгенерированной прошивки требуется отдельная цепочка инструментов HLS, например Vivado HLS, Vitis HLS или Intel HLS.
• !Предназначено только для инференса на FPGA, а не для обучения или выполнения моделей общего назначения.

Темы

Частые вопросы

Что такое hls4ml?

Пакет Python для преобразования нейросетей из Keras, PyTorch и ONNX в код HLS для запуска инференса на FPGA. hls4ml создаёт прошивки для FPGA, переводя модели машинного обучения в код high-level synthesis (HLS). Пользователь выбирает обученную модель в одном из распространённых фреймворков, генерирует проект HLS с помощью файла конфигурации, а затем собирает его поддерживаемой цепочкой инструментов вендора, чтобы получить аппаратную реализацию.

hls4ml можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

hls4ml распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

hls4ml всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в hls4ml — 4 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать hls4ml?

Развёртывание нейросети для принятия решений в реальном времени триггерными системами на FPGA. Запуск моделей управления или обработки сигналов с низкой задержкой на встраиваемых FPGA-платах. Оценка того, как обученная модель размещается на ресурсах FPGA, до начала разработки аппаратной реализации.

Как установить hls4ml?

Установите hls4ml из PyPI: pip install hls4ml Получите пример модели Keras и её конфигурацию: import hls4ml Преобразуйте модель в проект HLS: hls_model = hls4ml.converters.keras_v2_to_hls(config) Соберите проект с помощью Vivado HLS или другого поддерживаемого инструмента HLS: hls_model.build()

Где скачать hls4ml?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/fastmachinelearning/hls4ml