АКЦЕЛЕРАЦИЈА НА ХАРДВЕРСКИ БАЗИРАНИ АРХИТЕКТУРИ НА КОНВОЛУЦИСКИ НЕВРОНСКИ МРЕЖИ ВО ВГРАДЛИВИ СИСТЕМИ (EMBEDDED SYSTEMS)

Pajkovski, Darko and Rendevski, Nikola (2024) АКЦЕЛЕРАЦИЈА НА ХАРДВЕРСКИ БАЗИРАНИ АРХИТЕКТУРИ НА КОНВОЛУЦИСКИ НЕВРОНСКИ МРЕЖИ ВО ВГРАДЛИВИ СИСТЕМИ (EMBEDDED SYSTEMS). In: Конференција на докторски проекти, 28.09.2024, online.

Text Darko-Pajkovski-FIKT-Bitola.pdf Download (472kB)

Abstract

Изминатата деценија донесе огромен развој на вештачката интелигенција и нејзините под области, посебно машинското учење. Се повеќе алгоритми од машинското учење, најдоа широка примена и надвор од своите рамки. Развојот и примената во различните сфери на целокупната под област е огромна, а една од најзначајните е се однесува на обработка на сликата (класификација по разни критериуми, локализација на објектите, сегментација итн). Во оваа проблематика најголем придонес односно најистакнати се конволуциските невронски мрежи. Единствен недостаток на овој тип на мрежи е количината на операции која што е потребно да се изврши за да се процесира сликата. Првобитно оваа комплексност на некој начин ја ограничување нивната примена, но од друга страна се повлече развојот на специјализирани акцелератори за одредени компактни електронски системи. За да се надминат ограничувањата на ресурсите кои постојат во овие системи, потребно е да се развива архитектура која ефикасно ќе ги користи расположливите ресурси. Темата на докторскиот проект е развивање на хардверски акцелератор, наменет за процесирање на конволуциските невронски мрежи.
Бидејќи станува збор за развој на компактен акцелератор, конволуциските невронски мрежи нема да се процесираат во изворен формат, туку истите ќе се оптимизираат односно кастрат (анг. Pruning) со цел комплексноста да се редуцира. Според анализата од претходните вакви решенија, може да се заклучи дека развојот и оптимизацијата на ваквите алгоритми често е независен од развојот на хардверската архитектура, но тоа може да ги ограничи крајните резултати на акцелераторот. Ваквиот исход најчесто е последица на фактот дека оптимизирањето на алгоритамот не е направено во согласност расположливите хардверски ресурси кои ќе бидат користени при развој на акцелераторот. Развојот и оптимизацијата на алгоритмите во овој докторски проект ќе се прави согласност карактеристиките на крајниот програмабилен систем (FPGA, ang. Field- programmable-gate-array).

Клучни зборови: конволуциски невронски мрежи, хардвер, акцелератор, FPGA

Item Type:	Conference or Workshop Item (Paper)
Subjects:	Scientific Fields (Frascati) > Natural sciences > Computer and information sciences Scientific Fields (Frascati) > Engineering and Technology > Electrical engineering, electronic engineering,information engineering
Divisions:	Faculty of Information and Communication Technologies
Depositing User:	MSc Darko Pajkovski
Date Deposited:	08 Oct 2024 09:49
Last Modified:	08 Oct 2024 09:49
URI:	https://eprints.uklo.edu.mk/id/eprint/10279

Actions (login required)

View Item