Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Μεθοδολογία και πειράματα για μεγάλης κλίμακας κατανεμημένο υπολογισμό σε υπολογιστική υποδομή βασισμένη σε αναδιατασσόμενη λογική

Tzortzaki Christini

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Οι επιταχυντές υλικού έχουν γίνει κρίσιμοι λόγω της υπερέχουσας επίδοσης και της ενεργειακής τους απόδοσης. Ένα αξιοσημείωτο παράδειγμα είναι η εφαρμογή επιταχυντών υλικού σε συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN), τα οποία είναι υπολογιστικά εντατικά και εξαιρετικά παραλληλίσιμα. Πρόσφατες έρευνες έχουν δείξει σημαντικές βελτιώσεις στην απόδοση κατά την εφαρμογή συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN) με επιταχυντές υλικού. Αυτή η μελέτη βασίζεται στον επιταχυντή υλικού CNN που αναπτύχθηκε από τους Γ. Πίτση και Χ. Λουκά για την Xilinx ZCU102 και την πρωτότυπη πλακέτα πολλαπλών FPGA QFDB, αντίστοιχα. Αυτή η διατριβή στοχεύει στην μετεγκατάσταση του επιταχυντή στην Alveo U50 και διερευνά ευκαιρίες για περαιτέρω κλιμάκωση.Μέσα από μια σειρά πειραμάτων, αξιολογείται η απόδοση της αρχιτεκτονικής CNN στο Alveo U50 και συγκρίνεται με τις υλοποιήσεις της στο ZCU102 και το QFDB. Δεν χρειάστηκε μόνο να αλλάξουν τα εργαλεία για να καταστεί δυνατή η εκτέλεση της αρχιτεκτονικής στην πλατφόρμα Alveo, αλλά και τροποποιήσεις ήταν απαραίτητες για την ίδια την αρχιτεκτονική. Ως αποτέλεσμα, χρησιμοποιώντας FPGAs παρόμοιας τεχνολογίας, επιτεύχθηκε 22% βελτίωση στην απόδοση. Η μετάβαση στο Alveo U50 φαίνεται να έχει ως αποτέλεσμα βελτιωμένη υπολογιστική απόδοση, επιδεικνύοντας τις βελτιωμένες δυνατότητες της πλατφόρμας για κατανεμημένους υπολογισμούς μεγάλης κλίμακας. Επιπλέον, η χρήση πολλαπλών υπολογιστικών μονάδων διερευνάται ως μέσο για την επίτευξη παραλληλισμού, που οδηγεί σε βελτιωμένη απόδοση και συνολικά καλύτερη απόδοση.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες