URI | http://purl.tuc.gr/dl/dias/00438F46-6858-4A54-A9B5-905164EA01E6 | - |
Identifier | https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.84271 | - |
Language | el | - |
Extent | 102 σελίδες | el |
Title | Αναδιατασσόμενη υλοποίηση και αξιολόγηση της Bit Pragmatic
Inference μηχανής βαθιάς μάθησης
| el |
Title | Reconfigurable implementation and evaluation of the Bit Pragmatic Deep Learning Inference engine | en |
Creator | Kasfikis Konstantinos | en |
Creator | Κασφικης Κωνσταντινος | el |
Contributor [Thesis Supervisor] | Dollas Apostolos | en |
Contributor [Thesis Supervisor] | Δολλας Αποστολος | el |
Contributor [Committee Member] | Zervakis Michail | en |
Contributor [Committee Member] | Ζερβακης Μιχαηλ | el |
Contributor [Committee Member] | Pnevmatikatos Dionysios | en |
Contributor [Committee Member] | Πνευματικατος Διονυσιος | el |
Publisher | Πολυτεχνείο Κρήτης | el |
Publisher | Technical University of Crete | en |
Academic Unit | Technical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineering | en |
Academic Unit | Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών | el |
Content Summary | Τα τελευταία χρόνια τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (ΣΝΔ) έχουν δείξει εξαιρετικά αποτελέσματα σε σύνθετα προβλήματα αναγνώρισης εικόνων. Έχουν υιοθετηθεί επί του παρόντος για την επίλυση ενός συνεχώς αυξανόμενου αριθμού προβλημάτων, που κυμαίνονται από την αναγνώριση της φωνής έως την κατάτμηση και ταξινόμηση της εικόνας. Η συνεχής αύξηση του όγκου επεξεργασίας που απαιτείται από ΣΝΔ δημιουργεί το πεδίο για τις μεθόδους υποστήριξης υλικού, προκειμένου να μειωθούν περαιτέρω οι χρόνοι εκτέλεσης. Το πλήθος των ερευνών για την Μηχανική Μάθηση και ειδικά για τα
ΣΝΔ, που υλοποιούνται σε πλατφόρμες FPGA, καταδεικνύει το τεράστιο βιομηχανικό και ακαδημαϊκό ενδιαφέρον.
Αυτή η εργασία παρουσιάζει την σχεδίαση και την υλοποίηση ενός Inference Accelerator για ΣΝΔ σε FPGA χρησιμοποιώντας την τεχνική Bit Pragmatic. Με την επιτάχυνση της λειτουργίας βασικών δομικών επιπέδων που συναντώνται σε κάθε ΣΝΔ, επιτυγχάνεται η επιτάχυνση της συνολικής λειτουργίας του υπό εξέταση ΣΝΔ. Παρουσιάζεται η βασική δομή του εν λόγω Accelerator, ο οποίος αναπτύχθηκε με γνώμονα να είναι λειτουργικός ακόμα και σε FPGA μέτριων δυνατοτήτων. Γίνεται επαλήθευση των αποτελεσμάτων του και έπειτα αναλύεται η βελτιστοποίηση των επιδόσεων του, χρησιμοποιώντας παραλληλισμό
σε εσωτερικά δομικά modules, με την μεταφορά της σχεδίασης σε υψηλότερων
δυνατοτήτων FPGA. Οι επιδόσεις του συστήματος, ειδικά με την χρήση παραλληλισμού, υπερβαίνουν τις αντίστοιχες επιδόσεις της CPU i7 -8700K ενώ είναι συγκρίσιμες με υπάρχουσες υλοποιήσεις σε FPGA | el |
Type of Item | Διπλωματική Εργασία | el |
Type of Item | Diploma Work | en |
License | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
Date of Item | 2020-01-13 | - |
Date of Publication | 2019 | - |
Subject | CNN | en |
Bibliographic Citation | Κωνσταντίνος Κασφίκης, "Αναδιατασσόμενη υλοποίηση και αξιολόγηση της Bit Pragmatic Inference μηχανής βαθιάς μάθησης ", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2019 | el |
Bibliographic Citation | Konstantinos Kasfikis, "Reconfigurable implementation and evaluation of the Bit Pragmatic Deep Learning Inference engine", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2019 | en |