OpenNPU: an open source platform for automatic neural network synthesis for FPGAs. (2023)
- Authors:
- Autor USP: MUYAL, THOMAS ARAÚJO - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PSI
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ELETRÔNICA DIGITAL; CIRCUITOS INTEGRADOS VLSI; REDES NEURAIS; INTERNET DAS COISAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Redes neurais artificiais são técnicas de inteligência artificial amplamente utilizadas na indústria atualmente, implementadas para a solução de uma grande variedade de problemas. Sua recente popularidade é em parte explicada pelo avanço de tecnologias de hardware, que fornecem recursos computacionais para o processamento dos seus cálculos. Software geralmente é executado em Unidades de Processamento Central (CPUs), de propósito geral, mas para a melhoria de métricas como performance e eficiência energética, utilizam-se aceleradores em hardware especializados. No contexto de computação de borda no âmbito da Internet das Coisas, estas restrições de hardware são ainda mais rigorosas. Uma abordagem para resolver o ambiente restritivo de computação de borda é a quantização de redes neurais, que consiste na redução da precisão de representação dos seus parâmetros para que consumam menos memória, e operações sejam mais rápidas e menos custosas. Um dos dispositivos utilizados para este propósito são Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), que oferecem circuitos integrados cuja funcionalidade pode ser programada para a implementação especializada de algoritmos, fornecendo alto desempenho e eficiência de execução, juntamente de benefícios como reconfigurabilidade, ciclos de design e time-to-market mais curtos, e custo mais baixo que alternativas. Um dos problemas para o uso de FPGAs é que sua programação é difícil e requer conhecimento especializado para aproveitamento de suas características, e nem toda equipe de desenvolvimento de inteligência artificial o detêm. Assim, há interesse em sistemas que automatizem a síntese de aceleradores de redes neurais em FPGAs, para trazer a maiores públicos as vantagens desta técnica. Este trabalho estuda o estado da arte deste tipo de software,estudando lacunas na área. O objetivo principal desta pesquisa é a criação e validação de uma prova de conceito de geração automática de aceleradores de hardware para redes neurais utilizando técnicas de quantização para possibilitar sua síntese em FPGAs pequenas, feitas para computação de borda. Para a validação deste sistema, aceleradores foram gerados e seus comportamentos foram testados nas métricas de latência, vazão de resultados, eficiência energética e área de circuito, e comparada com sua execução em uma CPU de computador pessoal. Os resultados indicam que os aceleradores gerados são sintetizáveis, significativamente mais rápidos e eficientes energéticamente que a implementação em CPU.
- Imprenta:
- Data da defesa: 16.02.2023
-
ABNT
MUYAL, Thomas Araujo. OpenNPU: an open source platform for automatic neural network synthesis for FPGAs. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26042023-153703/. Acesso em: 21 fev. 2026. -
APA
Muyal, T. A. (2023). OpenNPU: an open source platform for automatic neural network synthesis for FPGAs. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26042023-153703/ -
NLM
Muyal TA. OpenNPU: an open source platform for automatic neural network synthesis for FPGAs. [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26042023-153703/ -
Vancouver
Muyal TA. OpenNPU: an open source platform for automatic neural network synthesis for FPGAs. [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26042023-153703/
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
