Global ETD Search

281	Deep Learning Model Deployment for Spaceborne Reconfigurable Hardware : A flexible acceleration approach Ferre Martin, Javier January 2023 (has links) Space debris and space situational awareness (SSA) have become growing concerns for national security and the sustainability of space operations, where timely detection and tracking of space objects is critical in preventing collision events. Traditional computer-vision algorithms have been used extensively to solve detection and tracking problems in flight, but recently deep learning approaches have seen widespread adoption in non-space related applications for their high accuracy. The performanceper-watt and flexibility of reconfigurable Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) make them a good candidate for deep learning model deployment in space, supporting in-flight updates and maintenance. However, the FPGA design costs of custom accelerators for complex algorithms remains high. The research focus of the thesis relies on novel high-level synthesis (HLS) workflows that allow the developer to raise the level of abstraction and lower design costs for deep learning accelerators, particularly for space-representative applications. To this end, four different hardware accelerators of convolutional neural network models for spacebased debris detection are implemented (ResNet, SqueezeNet, DenseNet, TinyCNN), using the open-source HLS tool NNgen. The obtained hardware accelerators are deployed to a reconfigurable module of the Zynq Ultrascale+ MPSoC programmable logic, and compared in terms of inference performance, resource utilization and latency. The tests on the target hardware show a detection accuracy over 95% for ResNet, DenseNet and SqueezeNet, and a localization intersection-over-union over 0.5 for the deep models, and over 0.7 for TinyCNN, for space debris objects at a range between 1km and 100km for a diameter of 1cm, or between 100km and 1000km for a diameter of 10cm. The obtained speed-ups with respect to software-only implementations lay between 3x and 32x for the different hardware accelerators. / Rymdskrot och rymdsituationstänksamhet (SSA) har blivit växande oro för nationell säkerhet och hållbarheten för rymdoperationer, där snabb upptäckt och spårning av rymdobjekt är avgörande för att förhindra kollisioner. Traditionella datorseendealgoritmer har använts omfattande för att lösa problem med upptäckt och spårning i flygning, men på senare tid har djupinlärningsmetoder fått stor användning inom icke rymdrelaterade applikationer på grund av sin höga noggrannhet. Prestandaper-watt och flexibiliteten hos omkonfigurerbara Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) gör dem till en bra kandidat för distribution av djupinlärningsmodeller i rymden, med stöd för uppdateringar och underhåll under flygning. Men FPGAdesignkostnaderna för anpassade acceleratorer för komplexa algoritmer är fortfarande höga. Forskningsfokus för avhandlingen ligger på nya högnivåsyntes (HLS) arbetsflöden som gör det möjligt för utvecklaren att höja abstraktionsnivån och sänka designkostnaderna för acceleratorer för djupinlärning, särskilt för tillämpningar i rymden. För detta har fyra olika hårdvaruacceleratorer för modeller av konvolutionsnätverk för upptäckt av rymdbaserat skrot implementerats (ResNet, SqueezeNet, DenseNet, TinyCNN), med hjälp av öppen källkod HLS-verktyget NNgen. De erhållna hårdvaruacceleratorerna distribueras till en omkonfigurerbar modul av Zynq Ultrascale+ MPSoC-programmerbar logik och jämförs med avseende på inferensprestanda, resursutnyttjande och latens. Testerna på målhardwaren visar en upptäktnoggrannhet på över 95% för ResNet, DenseNet och SqueezeNet, och en lokaliserings-intersektion-över-union på över 0,5 för de djupa modellerna och över 0,7 för TinyCNN för rymdskrotobjekt på en avstånd mellan 1 km och 100 km för en diameter på 1 cm eller mellan 100 km och 1000 km för en diameter på 10 cm. De erhållna hastighetsökningarna i förhållande till endast programvara ligger mellan 3x och 32x för de olika hårdvaruacceleratorerna. Space Situational Awareness Deep Learning Convolutional Neural Networks FieldProgrammable Gate Arrays System-On-Chip Computer Vision Dynamic Partial Reconfiguration High-Level Synthesis Rymdsituationstänksamhet Djupinlärning Konvolutionsnätverk System-On-Chip (SoC) Datorseende Dynamisk partiell omkonfigurering Högnivåsyntes. Elektroteknik och elektronik
282	Reinforcement Learning and Feedback Control for High-Level Upper-Extremity Neuroprostheses Jagodnik, Kathleen M. 11 June 2014 (has links) No description available. Artificial Intelligence Behavioral Psychology Behavioral Sciences Biomedical Engineering Computer Engineering Computer Science Engineering Health Care Psychology Rehabilitation Functional Electrical Stimulation Control Upper Extremity Arm Reinforcement Learning High-Level Paralysis Spinal Cord Injury Feedback Control Proportional-Derivative Simulation Human Experiments Musculoskeletal Model
283	Consumer protection law in the ongoing European internal energy market by the example of the Electricity Directive 2009/72/EC Ziegler, Friedrich January 2014 (has links) The thesis deals with the question about necessary conditions to achieve the objective of a high level of consumer protection in the context of the ongoing internal electricity market taking into account the grid-bound electricity supply, which is characterized by the natural monopoly of regulated networks as well as by competition for the homogeneous product electricity. It evaluates the relationship between effective competition and energy sector-specific consumer protection taking into account the energy-specific regulatory law and examines in detail the regulations of the Directive 2009/72/EC concerning consumer protection under the perspective of enabling the responsible and informed consumer to operate as a self-determined market participant and so shape the market actively towards its completion. After art. 114 TFEU as the existing central norm concerning the alignment of the internal energy market is distinguished from other possible competence rules like the new energy sector-specific competence title of art. 194 TFEU the requirements developed by the ECJ case law concerning art. 114 TFEU from the point of view of the energy sector-specific consumer protection are presented. The thesis clarifies both to what extent in Directive 2009/72/EC codified consumer rights are suitable to achieve...
284	Calcul flottant haute performance sur circuits reconfigurables / High-performance floating-point computing on reconfigurable circuits Pasca, Bogdan Mihai 21 September 2011 (has links) De plus en plus de constructeurs proposent des accélérateurs de calculs à base de circuits reconfigurables FPGA, cette technologie présentant bien plus de souplesse que le microprocesseur. Valoriser cette flexibilité dans le domaine de l'accélération de calcul flottant en utilisant les langages de description de circuits classiques (VHDL ou Verilog) reste toutefois très difficile, voire impossible parfois. Cette thèse a contribué au développement du logiciel FloPoCo, qui offre aux utilisateurs familiers avec VHDL un cadre C++ de description d'opérateurs arithmétiques génériques adapté au calcul reconfigurable. Ce cadre distingue explicitement la fonctionnalité combinatoire d'un opérateur, et la problématique de son pipeline pour une précision, une fréquence et un FPGA cible donnés. Afin de pouvoir utiliser FloPoCo pour concevoir des opérateurs haute performance en virgule flottante, il a fallu d'abord concevoir des blocs de bases optimisés. Nous avons d'abord développé des additionneurs pipelinés autour des lignes de propagation de retenue rapides, puis, à l'aide de techniques de pavages, nous avons conçu de gros multiplieurs, possiblement tronqués, utilisant des petits multiplieurs. L'évaluation de fonctions élémentaires en flottant implique souvent l'évaluation en virgule fixe d'une fonction. Nous présentons un opérateur générique de FloPoCo qui prend en entrée l'expression de la fonction à évaluer, avec ses précisions d'entrée et de sortie, et construit un évaluateur polynomial optimisé de cette fonction. Ce bloc de base a permis de développer des opérateurs en virgule flottante pour la racine carrée et l'exponentielle qui améliorent considérablement l'état de l'art. Nous avons aussi travaillé sur des techniques de compilation avancée pour adapter l'exécution d'un code C aux pipelines flexibles de nos opérateurs. FloPoCo a pu ainsi être utilisé pour implanter sur FPGA des applications complètes. / Due to their potential performance and unmatched flexibility, FPGA-based accelerators are part of more and more high-performance computing systems. However, exploiting this flexibility for accelerating floating-point computations by manually using classical circuit description languages (VHDL or Verilog) is very difficult, and sometimes impossible. This thesis has contributed to the development of the FloPoCo software, a C++ framework for describing flexible FPGA-specific arithmetic operators. This framework explicitly separates the description of the combinatorial functionality of an arithmetic operator, and its pipelining for a given precision, operating frequency and target FPGA.In order to be able to use FloPoCo for designing high performance floating-point operators, we first had to design the optimized basic blocks. We first developed pipelined addition architectures exploiting the fast-carry lines present in modern FPGAs. Next, we focused on multiplication architectures. Using tiling techniques, we proposed novel architectures for large multipliers, but also truncated multipliers, based on the multipliers found in modern FPGA DSP blocks. We also present a generic FloPoCo operator which inputs the expression of a function, its input and output precisions, and builds an optimized polynomial evaluator for the fixed-point evaluation of this function. Using this building block we have designed floating-point operators for the square-root and exponential functions which significantly outperform existing operators. Finally, we also made use of advanced compilation techniques for adapting the execution of a C program to the flexible pipelines of our operators. FPGA Virgule flottante FloPoCo Chemin de données arithmétique Pipeline pour une fréquence donnée Addition pipelinée Additionneur rapide Multiplication Karatsuba-Offman Carré Multiplieur tronqué Multiplication par pavage Virgule fixe Approximation polynomiale Racine carrée flottante Exponentielle flottante Accumulation flottante Schéma d'évaluation de Horner Somme de carrés flottante Synthèse de haut niveau Nid de boucles parfait Multiplication de matrices Jacobi Dilemme du fabricant de table Méthode des différences tabulées Communications pipelinées FPGA Floating-point FloPoCo Arithmetic datapath Frequency-driven pipelining Pipelined addition Short-latency adder Multiplication Karatsuba-Offman Squarer Truncated multiplier Multiplication tiling Fixed-point Polynomial approximation Floating-point square root Floating-point exponential Floating-point accumulation Horner datapath Floating-point sum-of-products High-level synthesis Perfect loop nests Matrix-matrix multiply Jacobi stencil Table maker's dilemma Pipelined communications Pipelined communications
285	Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries / Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries Teng, Sin Yong January 2020 (has links) S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.

Page generated in 0.05 seconds