參加人數
在過去20年的半導體發展歷史, 計算機性能每 18 個月效能增長一倍，但在後摩爾定律時代, 單個程序的執行性能僅僅提高了個位數的百分點, 我們習以為常的性能提升速度已經難以為繼。現在正是發揮系統及單晶片架構設計的最好時機, 我們急需開發出專為特定計算任務量身定做的革命性新硬體架構和軟體程式語言。
晶片產品演化的法則，正因為市場需求、網路新經濟與應用型態的快速改變，隨之產生了重大的衝擊。傳統半導體晶片設計方法與流程，能夠循序漸進打造出在運算效能與功耗上合身的晶片，而面對快速改變的市場趨勢，要如何在符合預算與專案期限的情況下，對系統及晶片設計進行快速疊代、同時也把握住一閃即逝的市場契機，這是我們所看到的機會與挑戰。
ITRI 工業技術研究院成立於1973年，以科技研發，帶動產業發展，創造經濟價值，增進社會福祉為任務；成立四十多年來，累積近3萬件專利，並新創及育成281家公司。
親愛的參賽者您好， 我們新增提供了 Windows 開發環境的設定文件供 Windows 的使用者參考，謝謝！ http://buckets.aidea-web.tw/VitisAI_Setup_on_Windows.pdf Dear participants, We have added a guide for Windows users, thank you! http://buckets.aidea-web.tw/VitisAI_Setup_on_Windows.pdf
親愛的參賽者您好， 為了更廣泛地支援各式 model ，我們在 FPGA 卡實施了降頻的調整，因應此一調整，我們也一併更改評估標準中的 FPS 部分計分公式，新增 Adjusted FPS，其計算方式為原始 FPS / 0.9，然後以 adjusted FPS 代入原公式。 謝謝大家！ Dear participants, We have lowered the clock rate for the FPGA card to support more models. The FPS part for the evaluation criteria has been updated accordingly. An new variable "Adjusted FPS" has been introduced, which can be obtained by dividing original FPS by 0.9, to compensate the FPS loss. Thank you.
自動光學檢查（簡稱AOI），為高速高精度光學影像檢測系統，運用機器視覺做為檢測標準技術，可改良傳統上以人力使用光學儀器進行檢測的缺點，應用層面包括從高科技產業之研發、製造品管，以至國防、民生、醫療、環保、電力…等領域。工研院電光所投入軟性電子顯示器之研發多年，在試量產過程中，希望藉由AOI 技術提升生產品質。本次邀請各界資料科學家共襄盛舉，針對所提供的 AOI 影像資料，來判讀瑕疵的分類，藉以提升透過數據科學來加強 AOI 判讀之效能。
FPGA (Field Programmable Gate Array) 可透過重新組態結構，隨工作負載和演算法的進化將應用效能最大化。此議題將以 Xilinx® 的 Alveo™ U50LV FPGA 資料中心加速卡做為 model inference 平台。邀請全體會員一起來挑戰您對 FPGA 資料中心加速卡 (Xilinx® Alveo™ U50LV) 的模型優化能力，除了測試模型的正確率之外，亦需考量模型的 inference 速度。您需要上傳訓練並編譯好的模型至 AIdea，平台會將模型載入至 FPGA 加速卡執行 inference ，並依據 inference 速度及 model accuracy 計算得分。
本議題進行流程簡述如下：
詳細說明請參考 Tutorial 以及 Sample Code，Windows 使用者可以參考 Vitis AI Environment Setup for Windows 來設置您的開發環境。若您參賽過程中有遇到任何問題，歡迎您在討論區上發問討論，或是可以寄信至 support@e-elements.com.tw。
在 Edge AI 蓬勃發展的未來，除了熟悉 AI 演算法之外，也要能針對各式 AI 加速裝置如 FPGA 加速卡等開發最佳化模型，現在就來挑戰吧！
會員上傳的模型只用於本議題參賽評估使用，不會應用於其他目的，敬請參賽者放心。
獲獎條件：在 Private Leaderboard 高於 baseline （60 分）之前三名。
第一名：PYNQ-ZU 開發板一片(市價 US$895) + TWCC 台灣 AI 雲 新台幣 150,000 元的運算額度
第二名：PYNQ-ZU 開發板一片(市價 US$895) + TWCC 台灣 AI 雲 新台幣 100,000 元的運算額度
第三名：PYNQ-ZU 開發板一片(市價 US$895) + TWCC 台灣 AI 雲 新台幣 50,000 元的運算額度
佳作 (數名)：PYNQ-Z2 開發板一片(市價 US$119) + TWCC 台灣 AI 雲 新台幣 50,000 元的運算額度
獲獎相關說明
議題進行時間以台灣時間（UTC+8小時）為主，其時程如下:
| 時間 | 事件 |
|---|---|
| 2021/08/27 | 報名開始 |
| 2021/08/27 | 開放上傳 |
| 2021/11/17 23:59:59 | 上傳截止 |
| 2021/11/19 | 公布Private Leaderboard |
| 2021/11/23 23:59:59 | 繳交報告截止 |
| 2021/11/30 | 公布得獎名單 |
評分標準除了程式的正確率 Accuracy 之外，亦包含模型 inference 的速度 FPS (frames per second)。
加權總分滿分為 100，佔比如下：
Accuracy 項目計分公式：
$$Accuracy_{weighted}=\begin{cases}\left ( Accuracy-0.9 \right ) \times 10 \times 60, & \text{ if } Accuracy> 0.9 \\ 0, & \text{ if } Accuracy \leq 0.9\end{cases}$$
FPS 項目計分公式：
$$FPS_{adjusted}=\frac{FPS}{0.9}$$
$$FPS_{weighted}=\begin{cases}\frac{FPS_{adjusted}}{1000}\times 40, & \text{ if } FPS_{adjusted} < 1000 \\ 40, & \text{ if } FPS_{adjusted} \geq 1000\end{cases}$$
