Implementação em hardware de módulo convolucional com aritmética de ponto-fixo.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: LEITE, Niago Moreira Nobre.
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/19078
Resumo: A convolução é uma técnica empregada em sinais matemáticos para abstrair níveis complementares de compreensão semântica sobre suas características, encontrando aplicações na inteligência artificial, na indústria biomédica, no projeto de circuitos eletrônicos e no processamento de mídia. Em um contexto global crescentemente automatizado e com uma necessidade cada vez maior de sistemas computacionais mais rápidos, mais precisos e energeticamente eficientes, nota-se a conveniência de implementações dedicadas em hardware de algoritmos computacionais, bem como de representações numéricas alternativas para atender aos requisitos postos. Durante este trabalho, foi desenvolvido um módulo em hardware para a execução dedicada de uma convolução unidimensional utilizando aritmética de ponto-fixo, com o objetivo de prover um plataforma para acelerar esses cálculos em algoritmos que façam seu uso recorrente, como esquemas de processamento digital de sinais e estruturas de redes neurais artificiais. Os modelos implementados foram simulados e sintetizados, e então analisados sob óptica qualitativa e quantitativa.
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Durante este trabalho, foi desenvolvido um módulo em hardware para a execução dedicada de uma convolução unidimensional utilizando aritmética de ponto-fixo, com o objetivo de prover um plataforma para acelerar esses cálculos em algoritmos que façam seu uso recorrente, como esquemas de processamento digital de sinais e estruturas de redes neurais artificiais. Os modelos implementados foram simulados e sintetizados, e então analisados sob óptica qualitativa e quantitativa.Convolution is a technique applied on mathematical signals in order to abstract new levels of semantic comprehension about their characteristics. Such operation finds use in artificial intelligence, the biomedical industry, electronic circuits design, and media processing. In an increasingly automated global context, with a growing need for faster, more precise and more efficient computational systems, the convenience of hardware-dedicated algorithm implementations, as well as of different numerical representations in order to achieve set requirements is not to be ignored. During the development of this project, a unidimensional convolutional module was implemented in hardware using fixed-point arithmetic, aiming to provide a platform that would be able to accelerate such computations in algorithms that make its recurrent use, such as digital signal processing schemes and artificial neural network structures. Implemented models were simulated and synthesized, after which they were analysed under both quantitative and qualitative lenses.Submitted by Ruth Quaresma de Freitas (ruth_quaresma@hotmail.com) on 2021-05-27T17:48:00Z No. of bitstreams: 1 NIAGO MOREIRA NOBRE LEITE - TCC ENG. 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(Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2019. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/19078info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/19078/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALNIAGO MOREIRA NOBRE LEITE - TCC ENG. ELÉTRICA 2019.pdfNIAGO MOREIRA NOBRE LEITE - TCC ENG. 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