Implementation of complex signal processing applications using high level synthesis tools on a VERSAL platformImplementation of complex signal processing applications using high level synthesis tools on a VERSAL platformΥλοποίηση πολύπλοκων εφαρμογών ψηφιακής επεξεργασίας σήματος με χρήση εργαλείων σύνθεσης σε υψηλό επίπεδο σε πλατφόρμα VERSAL Διπλωματική Εργασία Diploma Work 2024-10-072024enThe growing demand for efficient and scalable hardware architectures to support complex machine learning (ML) and signal processing applications has led to the exploration of versatile platforms like the AMD/Xilinx Versal Adaptive Compute Acceleration Platform (ACAP). This thesis investigates the performance of the Versal VCK190, focusing on its Network-on-Chip (NoC) architecture and its potential for accelerating convolutional neural networks (CNNs) and matrix multiplication tasks. By leveraging the Vitis and Vitis AI development environments, benchmarks for CNN models and matrix operations were deployed to evaluate the throughput and efficiency of the NoC. The results demonstrate the strengths of the Versal platform in managing highperformance AI workloads, while also revealing areas where optimizations could improve performance, particularly in real-time applications. Key contributions of this work include the development of custom benchmarks for CNNs and matrix multiplication, a thorough evaluation of NoC throughput and performance analysis based on real-time AI inference. The findings offer valuable insights into the capabilities and limitations of the Versal architecture for heterogeneous computing applications. Η αυξανόμενη ζήτηση για αποδοτικές και κλιμακούμενες αρχιτεκτονικές υλικού για την υποστήριξη σύνθετων εφαρμογών μηχανικής μάθησης (ΜΜ) και επεξεργασίας σήματος έχει οδηγήσει στην εξερεύνηση ευέλικτων πλατφορμών όπως η πλατφόρμα AMD/Xilinx Versal Adaptive Compute Acceleration Platform (ACAP). Η παρούσα διπλωματική διερευνά τις επιδόσεις του Versal VCK190, εστιάζοντας στην αρχιτεκτονική του Network-on-Chip (NoC) και στις δυνατότητές του για την επιτάχυνση των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων (ΣΝΔ) και των εργασιών πολλαπλασιασμού πινάκων. Αξιοποιώντας τα περιβάλλοντα ανάπτυξης Vitis και Vitis AI, αναπτύχθηκαν δείκτες αναφοράς για μοντέλα ΣΝΔ και πράξεις πινάκων για την αξιολόγηση της απόδοσης και της αποδοτικότητας του NoC. Τα αποτελέσματα καταδεικνύουν τα πλεονεκτήματα της πλατφόρμας Versal στη διαχείριση φορτίων εργασίας ΜΜ υψηλής απόδοσης, ενώ παράλληλα αποκαλύπτουν περιοχές όπου οι βελτιστοποιήσεις θα μπορούσαν να βελτιώσουν τις επιδόσεις, ιδίως σε εφαρμογές πραγματικού χρόνου. Οι βασικές συνεισφορές αυτής της εργασίας περιλαμβάνουν την ανάπτυξη προσαρμοσμένων δοκιμών για ΣΝΔ και πολλαπλασιασμό πινάκων, ενδελεχή αξιολόγηση της απόδοσης του NoC και ανάλυση επιδόσεων με βάση την εξαγωγή συμπερασμάτων σε πραγματικό χρόνο. Τα ευρήματα προσφέρουν πολύτιμες πληροφορίες σχετικά με τις δυνατότητες και τους περιορισμούς της αρχιτεκτονικής Versal για εφαρμογές ετερογενών υπολογιστών. Διπλωματική Εργασία που υποβλήθηκε στη σχολή ΗΜΜΥ του Πολυτεχνείου Κρήτης για την πλήρωση των προϋποθέσεων λήψης του διπλώματοςhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών ΥπολογιστώνStavropoulos_Alexandros-Andreas_Dip_2024.pdfChania [Greece]Library of TUC2024-10-07application/pdf13.3 MBfree Stavropoulos Alexandros-Andreas Σταυροπουλος Αλεξανδρος-Ανδρεας Dollas Apostolos Δολλας Αποστολος Ioannidis Sotirios Ιωαννιδης Σωτηριος Soudris, Dimitrios, 1964- Πολυτεχνείο Κρήτης Technical University of Crete Versal ACAP platform Artificial intelligence Machine learning Hardware acceleration Heterogenous platforms Ετερογενή συστήματα