Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvores
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248961 |
Resumo: | TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação. |
id |
UFSC_38d30e490c13f85fd9ef4b1dc1f4647d |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufsc.br:123456789/248961 |
network_acronym_str |
UFSC |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFSC |
repository_id_str |
2373 |
spelling |
Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvoresaprendizado de máquinaárvore de decisãoaceleradorinferênciaTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.A ascensão de técnicas de aprendizado de máquina, bem como o crescimento da adoção de dispositivos com restrições energéticas projetam uma demanda por implementação de algoritmos aproximados em hardware com eficiência energética. Modelos baseados em árvores estão entre os algoritmo mais populares e baratos computacionalmente, contudo possuem poucos estudos a respeito da sua implementação em aceleradores. Portanto esse trabalho propõe desenvolver arquiteturas reprogramáveis para a inferência em modelos baseados em árvore. O conjunto de treinamento abrange diagnósticos da área da saúde mental por exemplificar uma área com uso emergente de aprendizado de máquina, além de haver a necessidade intrínseca de se coletar dados e classificá-los consistentemente ao longo do tempo. Os modelos foram treinados através de uma biblioteca de licença BSD. Desenvolveu-se um programa para converter e alocar o modelo integralmente para a memória interna do acelerador projetado. Os projetos compreendem várias arquiteturas buscando otimizações principalmente através de técnicas de pipeline sendo todas funcionalmente corretas e com speedup de três à cinco ordens de grandeza.Florianópolis, SC.Grellert, MateusSeidel, IsmaelUniversidade Federal de Santa Catarina.Régis, André William2023-07-17T17:40:24Z2023-07-17T17:40:24Z2023-07-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article367 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248961Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2023-07-17T17:40:25Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/248961Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-07-17T17:40:25Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvores |
title |
Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvores |
spellingShingle |
Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvores Régis, André William aprendizado de máquina árvore de decisão acelerador inferência |
title_short |
Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvores |
title_full |
Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvores |
title_fullStr |
Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvores |
title_full_unstemmed |
Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvores |
title_sort |
Desenvolvimento de arquiteturas dedicadas para inferência em modelos baseados em árvores |
author |
Régis, André William |
author_facet |
Régis, André William |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Grellert, Mateus Seidel, Ismael Universidade Federal de Santa Catarina. |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Régis, André William |
dc.subject.por.fl_str_mv |
aprendizado de máquina árvore de decisão acelerador inferência |
topic |
aprendizado de máquina árvore de decisão acelerador inferência |
description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação. |
publishDate |
2023 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2023-07-17T17:40:24Z 2023-07-17T17:40:24Z 2023-07-03 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248961 |
url |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248961 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Open Access. info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Open Access. |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
367 f. application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Florianópolis, SC. |
publisher.none.fl_str_mv |
Florianópolis, SC. |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFSC instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) instacron:UFSC |
instname_str |
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) |
instacron_str |
UFSC |
institution |
UFSC |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFSC |
collection |
Repositório Institucional da UFSC |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1808652353892515840 |