Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI: | http://purl.tuc.gr/dl/dias/05A0B1B4-517D-4C54-B42C-E1E04D52AB15 | ||
| Έτος | 2024 | ||
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | ||
| Άδεια Χρήσης |
|
||
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Γεώργιος Φλέγγας, "Αρχιτεκτονική επιτάχυνσης εκμάθησης σε συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2024 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.99113 | ||
| Εμφανίζεται στις Συλλογές |
Στον ραγδαία εξελισσόμενο κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικήςμάθησης, η πολύπλοκη φύση των αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων, σε συνδυασμό με την εκθετική αύξηση των δεδομένων, έχουν αυξήσει τις υπολογιστικέςανάγκες της εκπαίδευσης ενός δικτύου. Οι παραδοσιακές CPU και GPU δυσκολεύονται να ανταποκριθούν τις απαιτήσεις, γεγονός που προτρέπει στη διερεύνησητων αναξιοποίητων δυνατοτήτων της επιτάχυνσης με βάση τις FPGA. Η παρούσα έρευνα εισάγει μια καινοτόμο αρχιτεκτονική υλικού προσαρμοσμένη σε FPGAγια την εκπαίδευση Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων, δίνοντας προτεραιότητα στην βέλτιστη ακρίβεια, στην ενεργειακή απόδοση και στην επιτάχυνση έναντι τωνσυμβατικών συστημάτων CPU και GPU. Βασιζόμενοι σε προηγούμενες έρευνες, αξιοποιούμε υλοποιήσεις General MatrixMultiply και Image to Column, σε συνδυασμό με batch-level παραλληλισμό.Εξισορροπώντας την κατανομή του φορτίου εργασίας μεταξύ CPU και FPGA, εξασφαλίζουμε την αποτελεσματική συνεργασία τους, ενώ συνδυάζοντας πολλαπλέςλειτουργίες επιτυγχάνουμε την εξοικονόμηση χρόνου εκτέλεσης και τη μείωση τηςπολυπλοκότητας. Η ενσωμάτωση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης τελευταίας τεχνολογίας με προηγμένα εργαλεία σχεδίασης FPGA, συμπεριλαμβανομένου τουVitis High-Level Synthesis, παράγει προσαρμοσμένα IP blocks για κάθε στάδιο της διαδικασίας εκπαίδευσης του νευρωνικού δικτύου. Η Προτεινόμενη Πλατφόρμα επιτυγχάνει σημαντικό ρυθμό επεξεργασίας 374,32εικόνων ανά δευτερόλεπτο, υπερβαίνοντας το ρυθμό της CPU των 258,7 εικόνωνανά δευτερόλεπτο αλλά υστερεί σε σχέση με τη GPU που πετυχένει 1333,3 εικόνεςανά δευτερόλεπτο, ενώ λειτουργεί με σημαντικά χαμηλή κατανάλωση ισχύος των4,16 Watts (0,011 Joules ανά εικόνα). Αυτό την αναδεικνύει ως μια πολύ ανταγωνιστική επιλογή για αποδοτική εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων, επιτυγχάνοντας ωφέλεια απόδοσης ενέργειας 16,55× έναντι των CPUs και 7,75× έναντι των GPUs.
Copyright © DIAS 2013
