Design and implementation of an FPGA-Based CNN architecture for on-Board satellite processing of data from the Euclid space telescopeDesign and implementation of an FPGA-Based CNN architecture for on-Board satellite processing of data from the Euclid space telescopeΣχεδίαση και υλοποίηση αρχιτεκτονικής συνελικτικών νευρωνικών δικτύων βασισμένη σε αναδιατασσόμενη λογική για επί τόπου επεξεργασία σε δορυφόρο δεδομένων από το διαστημικό τηλεσκόπιο Euclid Διπλωματική Εργασία Diploma Work 2024-09-172024enConvolution Neural Networks (CNNs) have been widely employed for various AI tasks and have demonstrated state-of-the-art performance, especially in complex image recognition problems. The widely used for these tasks GPUs, although having a lot of computational power, come with very high power consumption. This is a deterrent factor for their usage, especially in cases where a small energy footprint is important, like on-board signal processing. In this thesis, we demonstrate an FPGA architecture implemented for the inference stage of a specific CNN, enabling the estimation of the galaxy redshift from spectroscopic observations by dividing the redshift range into 800 Classes. The proposed FPGA architecture achieved an improvement in energy efficiency of up to 11.9x alongside a 2.16x throughput speedup over GPU platforms. The results are from actual executions on FPGAs with space-qualified equivalent parts, enabling performing accurate redshift estimation in space with low energy cost, with no need for raw data transmission to the ground.Τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (ΣΝΔ) χρησιμοποιούνται ευρέως για διάφο- ρες εργασίες τεχνητής νοημοσύνης και έχουν επιδείξει κορυφαίες επιδόσεις, ιδίως σε πολύπλοκα προβλήματα αναγνώρισης εικόνων. Οι ευρέως διαδεδομένες για αυ- τές τις εργασίες κάρτες γραφικών (GPU), αν και διαθέτουν μεγάλη υπολογιστική ισχύ, έχουν πολύ υψηλή κατανάλωση ενέργειας. Αυτό αποτελεί αποτρεπτικό πα- ράγοντα για τη χρήση τους, ιδίως σε περιπτώσεις όπου είναι σημαντικό το μικρό ενεργειακό αποτύπωμα, όπως η επεξεργασία σήματος εντός συστημάτων. Στην παρούσα εργασία, παρουσιάζουμε μια αρχιτεκτονική FPGA που υλοποιήθηκε για το στάδιο συμπερασμού ενός συγκεκριμένου ΣΝΔ, το οποίο καθιστά δυνατή την εκτίμηση της ερυθράς μετατόπισης γαλαξιών από φασματοσκοπικές παρατηρήσεις, διαιρώντας το εύρος της ερυθράς μετατόπισης σε 800 κλάσεις. Η προτεινόμενη αρχιτεκτονική πέτυχε βελτίωση της ενεργειακής απόδοσης έως και 11,9 φορές, παράλληλα με βελτίωση της απόδοσης κατά 2,16 φορές σε σχέση με τις πλατφόρ- μες GPU. Τα αποτελέσματα προέρχονται από πραγματικές εκτελέσεις σε FPGAs, οι οποίες έχουν ισοδύναμα εξαρτήματα που έχουν πιστοποιηθεί για χρήστη στο διάστημα, επιτρέποντας έτσι την εκτέλεση ακριβούς εκτίμησης της ερυθράς μετα- τόπισης στο διάστημα με χαμηλό ενεργειακό κόστος, χωρίς την ανάγκη μετάδοσης ακατέργαστων δεδομένων στο έδαφος.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών ΥπολογιστώνKalomoiris_Ioannis_Dip_2024.pdfChania [Greece]Library of TUC2024-09-16application/pdf2.0 MBfree Kalomoiris Ioannis Καλομοιρης Ιωαννης Dollas Apostolos Δολλας Αποστολος Ioannidis Sotirios Ιωαννιδης Σωτηριος Tsagkatakis, Grigorios Πολυτεχνείο Κρήτης Technical University of Crete FPGA Convolutional neural networks