Implementation of binary neural networks in FPGA-based reconfigurable systems
FPGA tabanlı yapılandırılabilir sistemlerde ikili sinir ağlarının uygulanması
- Tez No: 958814
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gömülü sistemlerde gerçek zamanlı performans ve enerji verimliliğinin kritik olduğu durumlarda ikili sinir ağları giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Model parametre ve aktivasyon değerlerini ikili değerlere indirgeyen güçlü bir sıkıştırma yöntemi olan binarizasyon, hesaplama karmaşıklığını ve bellek gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır. Ancak bu sıkıştırma yöntemi genellikle bilgi kaybına yol açarak model doğruluğunu olumsuz etkileyebilir. Bu çalışma, gelişmiş binarizasyon yöntemlerini incelemekte ve daha önce binarize edilmemiş olan SqueezeNet gibi hafif mimarilere uygulamaktadır. Binarize edilmiş bir SqueezeNet sürümü önerilmekte ve mimari iyileştirmelerle optimize edilmektedir. FPGA'lar için yapay zeka donanım geliştirme ortamlarına dair kapsamlı bir literatür taraması sunularak mevcut platformlar, tasarım felsefesi, optimizasyon stratejileri ve dağıtım uyumluluğu temelinde kategorize edilip değerlendirilmektedir. Özellikle FINN ve HLS4ML olmak üzere iki ortama özel önem verilmekte ve bu ortamların FPGA platformlarında ikili sinir ağlarını uygulamak için nasıl kullanıldıkları ayrıntılı olarak incelenmektedir. Çalışma, MNIST, CIFAR-10 ve ImageNet gibi farklı karmaşıklık düzeylerindeki veri kümeleriyle performans değerlendirmesini ve uygulama zorluklarını ele almaktadır. Tam kesinlik ve ikilenmiş kesinlikteki modellerin karşılaştırmalı analizi, mimari ve donanım geliştirme ortamı tercihlerinin doğruluk, kaynak verimliliği ve performans üzerindeki etkilerini ortaya koymaktadır. Uygulama sonuçları değerli bulgular sağlarken, bu çalışma, kısıtlı gömülü sistemlerde pratik ikili sinir ağı uygulamaları için kritik olan mimari ve donanım düzeyindeki konulara dikkat çekmektedir.
Özet (Çeviri)
In embedded and edge computing systems where real-time performance and energy consumption are critical, binary neural networks are becoming more and more relevant. Computational complexity and memory requirements are much lower with binarization, a strong compression method that lowers network weights and activations to binary values. However, this compression often leads to information loss, impacting model accuracy. This study examines advanced binarization methods and applies them to lightweight architectures such as SqueezeNet, which has not been previously binarized. A binarized version of SqueezeNet is proposed and optimized with architectural enhancements. A comprehensive survey of artificial intelligence hardware frameworks for FPGAs are presented by categorizing and evaluating existing platforms based on design philosophy, optimization strategies, and deployment compatibility. Particular emphasis is placed on two frameworks, FINN and HLS4ML, which are explored in detail to implement binarized neural networks on FPGA platforms. The study evaluates performance trade-offs and implementation challenges using datasets of varying complexity, including MNIST, CIFAR-10, and ImageNet. Comparative analysis of full-precision and binarized models highlights the impact of architecture and hardware framework choices on accuracy, resource efficiency, and performance. While practical deployment outcomes provide valuable insights, this study emphasizes architectural and hardware-level considerations critical for practical binary neural network applications in constrained embedded systems.
Benzer Tezler
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN
- A Decision support system for planning standby garbage collection trucks
Yedek çöp toplama kamyonlarının planlanması için bir karar destek sistemi
GÜLSER HACISALİHOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ
- Stuctured development of a departmental information system
Başlık çevirisi yok
EKREM AZİMLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ZİYA AKTAŞ
- Design and implementation of concurrency on IBM PC XT
Başlık çevirisi yok
AHMET ALİ COKER
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ZİYA AKTAŞ
- Design and implementation of an automated examination system
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA TÜTÜNCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. BÜLENT EPİR