Geri Dön

SLR based partıtıonıng on multı-dıe FPGA chıps

Çok kalıplı FPGA yongaları için SLR tabanlı bölümleme

PDF İndir

  1. Tez No: 959823
  2. Yazar: BATUHAN BULUT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ATAKAN DOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Son yıllarda, donanım hızlandırma teknolojilerindeki dönüştürücü gelişmeler, özellikle Alan Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA'lar), yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML), büyük veri analitiği ve yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) alanlarındaki hesaplama yoğunluklu uygulamaların performansını önemli ölçüde artırmıştır. Ancak, FPGA tabanlı sistemlerin ölçeği ve karmaşıklığı arttıkça, çipler arası iletişim, kaynak bölümlendirme ve çoklu kalıp FPGA'larının verimli kullanımı gibi zorluklar ortaya çıkmıştır. Bu tez, çoklu kalıp FPGA çipleri için SLR tabanlı bölümlendirmeyi desteklemek üzere Yüksek Seviyeli Sentez (HLS) derleyicisini geliştirerek bu zorlukları ele almaktadır. Önemli katkılar arasında Süper Mantık Bölgesi (SLR) kısıtlamalarına göre uyarlanmış bir bölümlendirme algoritmasının geliştirilmesi yer almaktadır. Ek olarak, otomatik boru hattı ve veri yolu genişliği dönüşümü gibi verimli kaynak kullanım teknikleri kullanılarak, çoklu kalıp mimarilerindeki zamanlama ve yönlendirme darboğazlarının üstesinden gelmek hedeflenmiştir. Önerilen metodolojiler Xilinx Virtex UltraScale+ FPGA'larda doğrulanmıştır. Bu çalışma FPGA bölümleme tekniklerinin ilerlemesine katkıda bulunmaktadır ve çoklu kalıp mimarilerinde donanım hızlandırmayı optimize etmeyi hedefler.

Özet (Çeviri)

In recent years, transformative advancements in hardware acceleration technologies, particularly Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), have significantly enhanced the performance of compute-intensive applications in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), big data analytics, and high-performance computing (HPC). However, as the scale and complexity of FPGA-based systems increase, challenges such as inter-chip communication, resource partitioning, and efficient utilization of multi-die FPGAs have become critical issues. This thesis addresses these challenges by enhancing a state-of-the-art High-Level Synthesis (HLS) compiler to support Super Logic Region (SLR) -based partitioning for multi-die FPGA chips. Key contributions include the development of a partitioning framework tailored to SLR constraints. Additionally, efficient resource utilization techniques, such as automated pipelining and bus-width conversion, are proposed to overcome timing and routing bottlenecks in multi-die architectures. The proposed methodologies are validated on Xilinx Virtex UltraScale+ FPGAs. This study contributes to advancing FPGA partitioning techniques and presents a comprehensive framework for optimizing hardware acceleration in multi-die architectures.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    383042

    Sign language recognition by image analysis

    Görüntü işleme teknikleriyle işaret dili tanıma

    BUKET BÜYÜKSARAÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT

    PROF. DR. GÖZDE AKAR

  2. Tez No

    534684

    A low cost learning based sign language recognition system

    Düşük hesap karmaşıklığına sahip öğrenme tabanlı işaret dili tanıma sistemi

    ABDULLAH HAKAN AKIŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR

  3. Tez No

    750087

    Relationship between remote work and organizational commitment: A bibliographic study

    Uzaktan çalışma ile organizasyonel bağlılık arasındaki ilişki: Bir kaynakça çalışması

    ORKUN ORBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriİzmir Ekonomi Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET GENÇER

  4. Tez No

    792717

    Transfer learning for sign language recognition

    İşaret dili tanıma ı̇çin öğrenme transferi

    AHMET ALP KINDIROĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY

  5. Tez No

    795334

    Disentangled representation learning in isolated sign language recognition

    İzole işaret dili tanımada ayrıştırılmış temsil öğrenimi

    İPEK ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ MELİHA BAYTAŞ

Geri Dön