Dissertação
Deep Neural Network on the Versat Reconfigurable Processor EVALUATED
O foco desta tese foca-se na aceleração de Redes Neuronais Profundas (DNN) com as capacidades da matriz reconfigurável de grão grosso (CGRA) DeepVersat. O objetivo principal é desenvolver uma abordagem de compilação que converta as descrições de Redes Neuronais Profundas em código executável otimizado para o sistema CPU/DeepVersat.Para conseguir isso, uma estrutura de rede neuronais, Darknet, é estendida, adaptada e simplificada para compilar ficheiros de descrição de redes neuronais em código que integra-se com o sistema, utilizando a interface de software (API) do Versat. A API do Versat foi expandida para conseguir a aceleração de camadas de computação intesiva, com alocação dinâmica de recursos para melhorar o desempenho. O simulador em software também foi desenvolvido para facilitar a otimização arquitetônica e reduzir o tempo de desenvolvimento para implementações baseadas no DeepVersat. A utilidade do Darknet Lite na compilação de Redes Neuronais Profundas no código Versat e a eficácia da nova API em várias condigurações de hardware são demonstradas por vários ficheiros de teste, estabelecendo uma prova de conceito para a abordagem proposta.
junho 19, 2023, 10:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
José João Henriques Teixeira de Sousa
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar