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DeepRacin auf FPGAs - Ein Framework zur Inferenz von DeepLearning Modellen auf FPGAs

Title DeepRacin auf FPGAs - Ein Framework zur Inferenz von DeepLearning Modellen auf FPGAs
Description

In dieser Bachelorarbeit geht es darum, das deepRacin Framework für die Verwendung
auf FPGAs zu erweitern. Da bei der Programmierung von FPGAs einige Einschränkun-
gen zu beachten sind, muss der für GPUs optimierte Code angepasst werden, damit die
Ausführung auf FPGAs möglich ist. Um den Code ausführen zu können, müssen beispiels-
weise alle dynamischen Datenstrukturen, die auf dem FPGA gespeichert werden sollen,
durch statische ersetzt werden, da zum Zeitpunkt der Konfiguration des FPGAs bekannt
sein muss, wie groß die entsprechenden Speicherbereiche sein sollen. Darüber hinaus sind
Optimierungen notwendig, um eine gute Performance zu erzielen. Hierbei muss insbeson-
dere entschieden werden, welche Recheneinheiten und Speicherbereiche auf dem FPGA
umgesetzt werden und welche Berechnungen auf der, mit dem FPGA verbundenen, CPU
ausgeführt werden. Da sich die Datenübertragung von der CPU zum FPGA üblicherweise
als größter Flaschenhals herausstellt, ist hier das größte Optimierungspotential zu
erwarten.

Second Tutor Buschjäger, Sebastian
Assigned To Bühner, Andreas
Status Abgeschlossen
Registered On Apr 26, 2018 2:58:00 PM
Finished On Aug 26, 2018 2:58:00 PM