Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Ενσωματωμένο σύστημα βασισμένο σε αναδιατασσόμενη λογική για τον εντοπισμό ρωγμών σε λιμενικές εγκαταστάσεις μέσω συνελικτικών νευρωνικών δικτύων

Sifakis Alexandros-Ioannis

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικά σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, ιδίως στον τομέα της όρασης υπολογιστών, όπου αποδίδουν πολύ καλά στην αναγνώριση μοτίβων και αντικειμένων. Μια βασική εφαρμογή των CNN είναι η ανίχνευση ρωγμών σε λιμενικές κατασκευές. Στην παρούσα διατριβή, αναπτύχθηκε ένας πυρήνας πνευματικής ιδιοκτησίας επιταχυντή βασισμένος σε FPGA για την εφαρμογή αυτή, βασισμένος σε ένα προϋπάρχον Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο. Ο επιταχυντής θα ενσωματωθεί με έναν υπολογιστικό πυρήνα RISC-V για την επιτόπια ανίχνευση ρωγμών σε πραγματικό χρόνο. Το μεγάλο αποτύπωμα μνήμης των βαρών του CNN ( > 130ΜΒ) δεν επέτρεψε την εσωτερική αποθήκευση όλων των βαρών στον χώρο των 71ΜΒ της FPGA . Για να αντιμετωπιστεί αυτό, πραγματοποιήθηκε εκτεταμένος πειραματισμός με τον αλγόριθμο K-Means προκειμένου να συμπιεστούν αποτελεσματικά τα βάρη κινητής υποδιαστολής ώστε να χωρέσουν στη μνήμη της FPGA . Αυτό επιτεύχθηκε, με αποτέλεσμα τη συμπίεση κατά 4Χ, ενώ διατηρήθηκε τουλάχιστον 95% ακρίβεια σε σχέση με το CNN αναφοράς. Το CNN , ένα UNet όχι λιγότερο από 24 στάδια, σχεδιάστηκε, συντέθηκε και επαληθεύτηκε λειτουργικά με τη σουίτα εργαλείων CAD Vitis HLS της Xilinx . Η λειτουργική επαλήθευση ολοκληρώθηκε με επιτυχία, χρησιμοποιώντας το ίδιο σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευση και την αξιολόγηση του μοντέλου. Ο πυρήνας IP μπορεί να ενσωματωθεί ως έχει με τον επεξεργαστή RISC-V στο σύστημα Alveo U55C , ωστόσο, στην παρούσα διατριβή προτείνονται διάφορες αλλαγές για τη βελτίωση της απόδοσης.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες