We współczesnym świecie komputerów coraz popularniejsze staje się stosowanie układów bramek programowalnych przez użytkownika (FPGA). Dzieje się tak ze względu na możliwość ich rekonfiguracji w celu dostosowania do specyficznych potrzeb danej aplikacji. Układy FPGA są szczególnie przydatne w zastosowaniach wymagających wysokiej wydajności i niskiego zużycia energii. Jednak proces projektowania układów FPGA może być złożony i czasochłonny. Aby rozwiązać ten problem, badacze opracowali zautomatyzowaną platformę eksploracji przestrzeni w architekturze FPGA, którą można wykorzystać do badania przybliżonych akceleratorów.
Struktura ta opiera się na połączeniu technik uczenia maszynowego i algorytmów wyszukiwania heurystycznego. Został zaprojektowany w celu automatyzacji procesu eksploracji przestrzeni architektury układów FPGA. Oznacza to, że może zidentyfikować najbardziej odpowiednią architekturę dla danej aplikacji, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak zużycie energii, wydajność i koszt. Framework pozwala również na eksplorację przybliżonych akceleratorów, czyli wyspecjalizowanych komponentów sprzętowych zaprojektowanych w celu przyspieszenia określonych operacji.
Framework działa poprzez wygenerowanie zestawu możliwych architektur dla danej aplikacji. Następnie wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do oceny tych architektur i zidentyfikowania najbardziej odpowiedniej. Wreszcie wykorzystuje algorytmy wyszukiwania heurystycznego do badania przybliżonej przestrzeni akceleratora. Pozwala to na identyfikację najlepszego przybliżonego akceleratora dla danej aplikacji.
Platformę tę z powodzeniem wykorzystano do eksploracji przybliżonych akceleratorów do różnych zastosowań, w tym do przetwarzania obrazu, widzenia komputerowego i uczenia maszynowego. Wykorzystano go również do optymalizacji wydajności i zużycia energii układów FPGA w różnych zastosowaniach. Ogólnie rzecz biorąc, ta zautomatyzowana platforma eksploracji przestrzeni architektury FPGA jest nieocenionym narzędziem do badania przybliżonych akceleratorów i optymalizacji wydajności FPGA.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
- Źródło: Plato Data Intelligence: PlatonAiStream
- :Jest
- $W GÓRĘ
- a
- zdolność
- akcelerator
- akceleratory
- Konto
- adres
- AiWire
- Algorytmy
- pozwala
- i
- Zastosowanie
- aplikacje
- architektura
- SĄ
- AS
- zautomatyzować
- zautomatyzowane
- na podstawie
- BE
- stają się
- BEST
- by
- CAN
- połączenie
- kompleks
- składniki
- komputer
- Wizja komputerowa
- computing
- konsumpcja
- Koszty:
- Wnętrze
- proces projektowania
- zaprojektowany
- rozwinięty
- szczególnie
- oceniać
- eksploracja
- odkryj
- Exploring
- Czynniki
- pole
- W końcu
- i terminów, a
- W razie zamówieenia projektu
- FPGA
- Framework
- generujący
- dany
- sprzęt komputerowy
- Have
- Wysoki
- Jednak
- zidentyfikować
- obraz
- in
- Włącznie z
- coraz bardziej
- nieoceniony
- problem
- IT
- nauka
- niski
- maszyna
- uczenie maszynowe
- Techniki uczenia maszynowego
- znaczy
- Poznaj nasz
- Nowoczesne technologie
- większość
- wymagania
- of
- on
- ONE
- operacje
- Optymalizacja
- optymalizacji
- ogólny
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- plato
- Platon AiWire
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- Popularny
- możliwy
- power
- wygląda tak
- przetwarzanie
- wymagać
- Badacze
- Szukaj
- Półprzewodnik / Sieć3
- zestaw
- Typ przestrzeni
- wyspecjalizowanym
- specyficzny
- prędkość
- Z powodzeniem
- taki
- odpowiedni
- biorąc
- Techniki
- że
- Połączenia
- ich
- Te
- czasochłonne
- do
- narzędzie
- posługiwać się
- różnorodny
- wizja
- Web3
- który
- działa
- świat
- zefirnet