Detail projektu

Automatizovaný návrh hardwarových akcelerátorů pro strojového učení zohledňující výpočetní zdroje

Období řešení: 1. 1. 2021 - 31. 12. 2023

Typ projektu: grant

Kód: GA21-13001S

Agentura: Grantová agentura České republiky

Program: Standardní projekty

Název anglicky
Automated design of hardware accelerators for resource-aware machine learning
Typ
grant
Klíčová slova

evoluční algoritmus, hluboká neuronová síť, strojové učení, akcelerátor, číslicový obvod, příkon, evoluční hardware

Abstrakt

Strojové učení, zejména technologie využívající hluboké neuronové sítě (DNN), v mnoha oblastech dosahuje a přesahuje schopnosti kvalifikovaných expertů. Významné využití metod strojového učení je očekáváno v zařízených napájených bateriemi, kde je kladen důraz na redukci energie a zdrojů na čipu. Současný přístup k návrhu DNN je založen na polo-automatizovaném zjednodušování DNN, jenž byla původně vytvořena expertem, který ale jen částečně mohl ovlivnit hardwarové aspekty její implementace. Cílem projektu je vytvořit a vyhodnotit metodologii umožňující vysoce automatizovaný návrh obvodových akcelerátorů DNN (a dalších metod strojového učení), které budou vykazovat vynikající kompromis mezi kvalitou výstupu, spotřebovanou energií a zdroji na čipu. Navržený přístup je založen na evolučním návrhu implementací DNN (a dalších vybraných metod strojového učení), který bude zohledňovat cílovou hardwarovou platformu. Metoda bude vyhodnocena na standardních úlohách (zejména z oblasti klasifikace obrázků) a také na automatické detekci Parkinsonovy choroby.

Řešitelé
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT) , hlavní řešitel
Drahošová Michaela, Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Hurta Martin, Ing. (FIT VUT)
Hurta Martin, Ing. (UPSY FIT VUT)
Matoušek Jiří, Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Mrázek Vojtěch, Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Piňos Michal, Ing. (UPSY FIT VUT)
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Žufan Petr, Ing. (UPSY FIT VUT)
Publikace

2024

2023

2022

2021

Nahoru