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Implementierung eines approximativen Beschleunigers

Implementierung eines approximativen Beschleunigers
type:Bachelor-/ Masterarbeit
time:available
tutor:

M. Sc. Fabian Lesniak

Implementierung eines approximativen Beschleunigers

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Umfeld

Hardwareplattformen für die Berechnung von neuronalen Netzen brauchen besonders viel Rechenleistung. Die Leistung von Prozessoren wird allerdings zunehmend durch den Dark Silicon Effekt begrenzt. Deshalb werden spezielle Hardwarebeschleuniger eingesetzt, die stärker auf den Einsatzzweck wie KNNs optimiert sind. Ein Ansatz der Forschung zur Verringerung der Leistungsaufnahme, aber Verbesserung von Chipfläche und Rechenzeit, ist das approximative Rechnen. Oft sind auch angenäherte Ergebnisse ausreichend, deren Berechnung weniger Energie verbraucht.

 

Aufgabe

Ziel der Arbeit ist die Implementierung von Beschleunigern in einem rekonfigurierbaren Container. Die Genauigkeit soll einstellbar sein, um den Einfluss auf den Algorithmus bestimmen zu können. Der Beschleuniger soll an einen bestehenden Prozessor angebunden und durch einen Spezialbefehl nutzbar sein. Abschließend sollen Messungen durchgeführt werden, die Chipfläche und Energieaufnahme des approximativen Ansatzes mit exakten Beschleunigern vergleichen.

 

Voraussetzungen

  • Spaß an Hardwareentwicklung in VHDL/Verilog

  • Interesse an der Funktion von Prozessorkernen und Bussystemen

  • Motivation und Interesse am selbstständigen Lösen von technischen Problemen