URI | http://purl.tuc.gr/dl/dias/00438F46-6858-4A54-A9B5-905164EA01E6 | - |
Αναγνωριστικό | https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.84271 | - |
Γλώσσα | el | - |
Μέγεθος | 102 σελίδες | el |
Τίτλος | Αναδιατασσόμενη υλοποίηση και αξιολόγηση της Bit Pragmatic
Inference μηχανής βαθιάς μάθησης
| el |
Τίτλος | Reconfigurable implementation and evaluation of the Bit Pragmatic Deep Learning Inference engine | en |
Δημιουργός | Kasfikis Konstantinos | en |
Δημιουργός | Κασφικης Κωνσταντινος | el |
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Dollas Apostolos | en |
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Δολλας Αποστολος | el |
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Zervakis Michail | en |
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Ζερβακης Μιχαηλ | el |
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Pnevmatikatos Dionysios | en |
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Πνευματικατος Διονυσιος | el |
Εκδότης | Πολυτεχνείο Κρήτης | el |
Εκδότης | Technical University of Crete | en |
Ακαδημαϊκή Μονάδα | Technical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineering | en |
Ακαδημαϊκή Μονάδα | Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών | el |
Περίληψη | 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 |
Τύπος | Διπλωματική Εργασία | el |
Τύπος | Diploma Work | en |
Άδεια Χρήσης | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
Ημερομηνία | 2020-01-13 | - |
Ημερομηνία Δημοσίευσης | 2019 | - |
Θεματική Κατηγορία | CNN | en |
Βιβλιογραφική Αναφορά | 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 |
Βιβλιογραφική Αναφορά | 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 |