Arquiteturas de hardware para redes neurais convolucionais visando compromisso entre custo e desempenho

• Autor(a) principal: França, Alexandre Bazyl Zacarias de
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)
• Texto Completo: https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/846568
• topic: Redes Neurais Convolucionais (CNN); Field-Programmable Gate Arrays (FPGA); LeNet-5; Engenharia elétrica

As redes neurais convolucionais, especialmente as embarcadas em dispositivos com requisitos de baixo consumo de energia, apresentam um desafio significativo: equilibrar a alta precisão esperada das redes neurais, o tempo de resposta e as demandas de recursos computacionais, lógicos e de memória. Este trabalho apresenta três arquiteturas de hardware para redes neurais convolucionais com alto grau de paralelismo e reutilização de componentes implementadas em um dispositivo programável. O primeiro projeto, denominado arquitetura com memória, utiliza a quantidade de memória necessária para armazenar os dados de entrada e os resultados intermediários. O segundo projeto, denominado arquitetura sem memória, define e explora um padrão específico de sequenciamento da entrada para evitar o uso de memória RAM. O terceiro projeto, denominado arquitetura com memória cache, é uma solução intermediária, onde a padronização da sequência de entrada também é explorada mas uma memória auxiliar é utilizada para armazenar alguns resultados intermediários e, consequentemente, melhorar o tempo de processamento. Comparamos as três arquiteturas em termos de potência, área e tempo de processamento. Permitir o uso de memória aumenta o custo geral de hardware, mas reduz o tempo de processamento. Na outra extremidade, dispensar completamente o uso de memória aumenta o nível de paralelismo mas compromete o tempo de processamento. O balanceamento entre uso de memória e desempenho é alcançado na arquitetura com memória cache que otimiza o tempo de processamento mas com custo em termos de recursos de hardware.