Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Σχεδίαση και υλοποίηση μεγάλης κλίμακας CNN βασισμένων σε ευρείας κλίμακας συστήματα αναδιατασσόμενης λογικής

Loukas Charisios

Απλή Εγγραφή


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/8AE197A1-C96B-441E-80C5-7E93C9F29EE4-
Αναγνωριστικόhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.84315-
Γλώσσαen-
Μέγεθος87 pagesel
ΤίτλοςLarge Scale Design and Implementation of Convolutional Neural Networks based on Large FPGA Arraysen
ΤίτλοςΣχεδίαση και υλοποίηση μεγάλης κλίμακας CNN βασισμένων σε ευρείας κλίμακας συστήματα αναδιατασσόμενης λογικής el
ΔημιουργόςLoukas Charisiosen
ΔημιουργόςΛουκας Χαρισιοςel
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Dollas Apostolosen
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Δολλας Αποστολοςel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Zervakis Michailen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Ζερβακης Μιχαηλel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Koutroulis Eftychiosen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Κουτρουλης Ευτυχιοςel
ΕκδότηςΠολυτεχνείο Κρήτηςel
ΕκδότηςTechnical University of Creteen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
ΠερίληψηAn international race towards the development of the first exascale supercomputer during the past few years, has created a demand for applications that require comparable amounts of computational work. The superior performance and power consumption that hardware accelerators can achieve, renders their use on such applications inevitable. Convolutional Neural Networks constitute a prime example of a computationally intensive and highly parallelizable system, whose performance can increase significantly, when implemented as such an accelerator, as recent work has shown. This study inherits the hardware accelerator design of a CNN developed by G. Pitsis and attempts to scale it, both horizontally, by incorporating it into the ExaNeSt designs and allowing its use on the QFDB multi-FPGA prototype board, and vertically, by fixing issues with a version of the design that increases the batch size. It also applies a recently published dropout technique on the hardware accelerator at prediction time, demonstrating the capability of trading computational power for increased confidence in the results of the network. The boards used for the purposes of this thesis are the Xilinx ZCU102 and the QFDB, a 4-FPGA prototype board developed in FORTH.en
ΠερίληψηΗ διεθνής προσπάθεια για την ανάπτυξη του πρώτου υπερυπολογιστή με δυνατότητα εκτέλεσης πράξεων κλίμακας ενός πεντάκις εκατομμυρίου, έχει δημιουργήσει ζήτηση για εφαρμογές που απαιτούν αντίστοιχο υπολογιστικό φόρτο για την εκτέλεση τους. Η υπερέχουσα επίδοση και κατανάλωση ενέργειας που επιτυγχάνουν οι επιταχυντές υλικού, καθιστά την χρήση τους σε τέτοιες εφαρμογές αναπόφευκτη. Τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα αποτελούν άριστο παράδειγμα ενός υπολογιστικά εντατικού και άκρως παραλληλοποιήσιμου συστήματος, του οποίου η επίδοση βελτιώνεται σημαντικά, με τη υλοποίηση του σαν επιταχυντή υλικού, όπως έχουν δείξει πρόσφατη βιβλιογραφία. Η παρούσα δουλειά κληρονομεί την σχεδίαση υλικού του επιταχυντή ενός ΣΝΔ, υλοποιημένη από τον Α. Γ. Πίτση και επιχειρεί να την κλιμακώσει, τόσο οριζοντίως, με την ενσωμάτωση της στις σχεδιάσεις του ερευνητικού προγράμματος ExaNeSt και χρήση στην πρωτότυπη πλατφόρμα QFDB, όσο και καθέτως, με την αποσφαλμάτωση μιας εκδοχής της σχεδίασης που αυξάνει τον αριθμό δεσμίδων δεδομένων της εισόδου. Επιπλέον, εφαρμόζουμε μια προσφάτως δημοσιευμένη τεχνική απενεργοποίησης νευρώνων κατά τη διάρκεια της εκτέλεσης του δικτύου, επιδεικνύοντας της δυνατότητα βελτίωσης της εμπιστοσύνης στα αποτελέσματα του δικτύου, θυσιάζοντας επεξεργαστική ισχύ. Οι πλατφόρμες που χρησιμοποιήθηκαν στα πλαίσια αυτής της διπλωματικής εργασίας ήταν οι ZCU102 της Xilinx και το QFDB, το πρωτότυπο που αναπτύχθηκε από το ΙΤΕ.el
ΤύποςΔιπλωματική Εργασίαel
ΤύποςDiploma Worken
Άδεια Χρήσηςhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/en
Ημερομηνία2020-01-20-
Ημερομηνία Δημοσίευσης2020-
Θεματική ΚατηγορίαHPCen
Θεματική ΚατηγορίαQFDBen
Θεματική ΚατηγορίαCNNen
Βιβλιογραφική ΑναφοράCharisios Loukas, "Large Scale Design and Implementation of Convolutional Neural Networks based on Large FPGA Arrays", Diploma Thesis, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2020en
Βιβλιογραφική ΑναφοράΧαρίσιος Λούκας, "Σχεδίαση και υλοποίηση μεγάλης κλίμακας CNN βασισμένων σε ευρείας κλίμακας συστήματα αναδιατασσόμενης λογικής ", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2020el

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά