Implementacija konvolucijske nevronske mreže z visokonivojsko sintezo v FPGAChen, Qichao (Avtor) Šter, Branko (Mentor) Vezja FPGAVisokonivojska sintezaKonvolucijske nevronske mrežeKer so tehnologije umetne inteligence vse bolj vključene v naše vsakdanje življenje, je učinkovito izvajanje nevronskih mrež na prenosnih in cenovno ugodnih napravah postalo pomembno področje raziskav. Zaradi visokih stroškov in porabe energije procesorji in grafični procesorji težko zadostijo tem zahtevam. V tej nalogi smo raziskali implementacijo konvolucijske nevronske mreže v vezju FPGA z uporabo visokonivojske sinteze. Visokonivojska sinteza sicer samodejno pretvori programsko kodo (npr., v jeziku C) v strojno-opisni jezik (HDL), kar bistveno skrajša razvojni cikel, vendar pa je lahko taka implementacija še daleč od optimalne. Zato mora razvijalec z uporabo posebnih direktiv poskrbeti za ustrezno uporabo različnih vrst paralelizacije, kar pa se pri bolj kompleksnih vezij izkaže za netrivialno. Predlagali smo metriko učinkovitosti optimizacijske strategije, ki meri razmerje med pohitritvijo in porabo virov ter omogoča oceno strategij za posamezne plasti konvolucijske nevronske mreže. Na podlagi teh ocen smo z modelom linearnega programiranja izbrali optimizacijske strategije za izboljšanje zmogljivosti celotne nevronske mreže. Naša implementacija na FPGA je pri frekvenci 50 MHz dosegla čas izvajanja 4 ms, kar presega zmogljivost običajnega procesorja pri 3200 MHz, in pokazala prednosti v energetski učinkovitosti.20242024-09-25 14:30:02Magistrsko delo/naloga162597VisID: 37205COBISS_ID: 210470915sl