Razvoj programske podrške za integraciju akceleratora za duboko učenje NVDLA u heterogenu platformu PULP zasnovanu na procesoru arhitekture RISC-V

diplomski rad

• Naslov (engleski): Software Support for Integration of NVDLA Deep Learning Accelerator into the Heterogeneous PULP Platform Based on the RISC-V ISA
• Autor: Martin Šeler
• Mentor: Josip Knezović (mentor)
• Član povjerenstva: Josip Knezović (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Hrvoje Mlinarić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Daniel Hofman (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-07-17, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Učinkovito ubrzavanje operacija dubokog učenja u fazi prepoznavanja, pogotovo za energetski ograničene uređaje interneta stvari, zahtijeva primjenu heterogenih računalnih sustava s akceleratorima posebne namjene. Za korištenje takvih akceleratora potrebni su programski modeli kojima se akceleratorima zadaje posao te šalju i primaju ulazni/izlazni podaci. Ovaj rad uspoređuje programske modele sustava ubrzanim akceleratorom NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA) ili Parallel Ultra Low Power (PULP) grozdom. U radu je predložena prilagodba stoga programske podrške NVDLA s cilje prilagodbe interakcije uređaja s domaćinom baziranim na PULP platformi.

Sažetak (engleski)

Efficient execution of deep learning operations in the inference phase, especially on power-constrained IoT devices, requires the use of heterogeneous computer systems with custom accelerators. In order to leverage such accelerators, there are programming models which are used to communicate work definitions to the accelerators and send or receive input/output data. This work compares programming models for systems accelerated by NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA) or Parallel Ultra Low Power (PULP) cluster. This work also proposes modification of the NVDLA software stack with the goal of supporting its integration with a PULP platform-based host.

• Ključne riječi: Dubokom učenje; Zaključivanje; Heterogeno računarstvo; RISC-V; NVDLA; PULP platforma
• Ključne riječi (engleski): Deep learning; Inference; Heterogeneous computing; RISC-V; NVDLA; PULP Platform
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:158231
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 13:54:59