Bináris CNN megvalósítása FPGA-val

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Fehér Béla
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

A neurális hálózatokon alapuló alkalmazások jelentős számítási kapacitást igényelnek. A számítások elvégzésének legelterjedtebb hardverplatformja a grafikus processzorok, melyek nagy mennyiségű művelet párhuzamos elvégzésére képesek. Sajnos ezek beágyazott rendszerekben általában nem használhatóak a magas energiaigényük miatt, az ASIC alapú megoldások használata pedig a fejlesztési költségek és a platform rugalmatlansága miatt problémás.

A számítások komplexitása redukálható az alkalmazott számábrázolási pontosság csökkentésével. Megfelelő módszerek segítségével a hálózatok egyszerűsítése a pontosság jelentős romlása nélkül elvégezhető. A kvantálás szélsőséges esete a bináris számábrázolás alkalmazása, mely lehetőséget ad a hálózat alternatív platformokon történő hatékony futtatására is.

Szakdolgozatomban egy bináris konvolúciós neurális háló heterogén számítási rendszeren történő implementációjával foglalkoztam. A rendszer ötvözi az FPGA platformok párhuzamosítási lehetőségeit a mikroprocesszoros rendszereken alkalmazható magas szintű programozási nyelvek előnyeivel.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.