Geri Dön

A high throughput FPGA implementation of Markov chain Monte Carlo method for mixture models

Karışım modelleri için Markov zincirli Monte Carlo yönteminin yüksek işlem hacimli FPGA uygulaması

  1. Tez No: 546243
  2. Yazar: CANER BOZGAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İLKAY ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Markov Zincirli Monte Carlo (MZMC) çok boyutlu ve çok tepeli dağılımlardan örnekleme yapabilen bir algoritma sınıfıdır. Dağılımın karmaşıklığına ve boyutuna aldırmaksızın örnek çekebilme yetenekleri sayesinde birçok istatiksel uygulamada yaygın şekilde kullanılırlar. Ancak, uygulanan MZMC metodunun numerik yükü ve hedef alınan modelin karmaşıklıgı arttıkça, büyük veri içeren problemler için MZMC uygulamaları giderek zorlaşmakta ve algoritmanın çalışma süreleri oldukça uzamaktadır. Bu problemden yola çıkarak, çok tepeli problemlerden örnekleme yapabilen Parallel Tempering metodu için düşük gecikmeli, ölçeklenebilir ve yüksek veri hacimli bir donanım mimarisi önerilmektedir. Yapılan çalı ̧sma, karı ̧sım modelleri için Bayesci çıkarımda, FPGA tabanlı Parallel Tempering mimarisinin çok çekirdekli i ̧slemci (CPU) ve grafik islemcilere (GPU) kıyasla ciddi hız artısları sagladığını göstermiştir. Ayrıca bu çalışma MZMC donanım gerçeklemelerinde harici hafızaya erişim sırasında gözlenen performans kayıplarının önüne geçerek, mimariyi büyük veri içeren problemlere uyugun hale getirmiştir.

Özet (Çeviri)

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is a class of algorithms which can generate samples from high dimensional and multimodal probability distributions. In many statistical applications, MCMC algorithms are employed widely thanks to their ability to draw sample from arbitrary distribution regardless of dimension or complexity. However, as the complexity of the Bayesian models and the computational load of the MCMC algorithm increase, performing MCMC inference becomes impractical or too time consuming for the real applications with large scale data sets. Motivated by this problem, this thesis proposes a low latency, scalable and high throughput hardware architecture for Parallel Tempering method, which is a MCMC algorithm to sample from multimodal distributions. The work demonstrates that the implementation of the Parallel Tempering method on Field Programmable Gate Array (FPGA) provides significant speedups compared to respective CPU and GPU implementations when performing Bayesian inference for a mixture model. The proposed work also adapts the architecture to the big data MCMC problems by eliminating the external memory related performance losses that arise in the MCMC hardware implementations.

Benzer Tezler

  1. Custom hardware optimizations for reliable and high performance computer architectures

    Güvenilir ve yüksek performanslı bilgisayar mimarileri için özel donanım optimizasyonları

    HAMZEH AHANGARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN ÖZTÜRK

  2. HC-FFT: Highly configurable and efficient FPGA ımplementation of FFT

    Başlık çevirisi yok

    PAKİZE ERGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN FATİH UĞURDAĞ

  3. FPGA üzerinde 5G uyumlu düşük yoğunluklu eşlik denetim kod çözücü gerçeklenmesi

    Implementation of 5G compatible low density parity check decoder on FPGA

    BARIŞ BİLGİLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN

    PROF. DR. ALİ EMRE PUSANE

  4. High-throughput bloom filter design: Systematic parameter selection and FPGA implementation

    Yüksek veri hacimli bloom filtreleri tasarımı: Sistematik parametre seçimi ve FPGA gerçekleştirimi

    EFE BERKAY YİTİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENAN ECE SCHMİDT

  5. FPGA implementation of a dense optical flow algorithm using altera OpenCL SDK

    FPGA'de altera OpenCL SDK kullanılarak geliştirilen yoğun optik akış uygulaması

    UMUT ULUTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN FATİH UĞURDAĞ