Sistemas Neuromórficos. Investigación sobre sistemas FPGA

Gil Andrés, Adrián. (2022). Sistemas Neuromórficos. Investigación sobre sistemas FPGA Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
Gil_Andres_Adrian_TFM.pdf Gil_Andres_Adrian_TFM.pdf application/pdf 26.41MB

Título Sistemas Neuromórficos. Investigación sobre sistemas FPGA
Autor(es) Gil Andrés, Adrián
Resumen Se ha realizado un estudio sobre diferentes sistemas y herramientas existentes, tanto de software como de hardware, que se pueden utilizar con las FPGAs para cubrir las necesidades de aceleración requeridos para la automatización de sistemas inteligentes mediante el uso de modelos de redes neuronales. Sobre este estudio, se ha realizado una fase de desarrollo que se ha dividido en 3 lineas diferentes. Por un lado se han utilizado FPGAs de la serie ZUS+ (Xilinx Ultrascale), específicamente las Ultra96-V2, para la creación de un sistema FPGA as a Service. Por otro lado se ha estudiado el uso de Vivado y HLS para la integración de más redes sobre la FPGA y por último se ha trabajado con placas aceleradoras de Xilinx para servidor cómo son la VCK5000 y la Alveo U50 Acceleration Card. El sistema FPGA as a Service se ha implementado mediante una placa de desarrollo Ultrascale U96-V2 para la inferencia de los modelos y un PC industrial Beckhoff sobre el que se desplegan los controladores, almacenamiento y gestión del sistema completo. Este sistema permite realizar un mantenimiento predictivo en base a modelos de forma totalmente automatizada incluyendo el concept drift y permitiendo que el modelo se reentrene automáticamente en caso de que las predicciones comiencen a arrojar una tasa de fallos superior. En lo referente a al uso de Vivado, se ha utilizado HLS y C para desarrollar los kernel para la placa ZUS+ Ultra96-V2 sobre la que se ha conseguido ejecutar una red consistente en distintas capas densas o con una capa densa y una capa LSTM con unos resultados eficientes y un uso de recursos muy optimizado. Por último se ha realizado la investigación sobre los sistemas FPGA para servidor de Xilinx Inc. entre los que se incluyen las VCK5000 Versal y las Alveo U50. Estas tarjetas aceleradoras se han instalado sobre distintos servidores para comprobar el funcionamiento y la compatibilidad de las mismas ya que inicialmente la especificación de requisitos del fabricante no era correcta. En el momento de compra de la VCK5000, se trataba de una tarjeta en fase de desarrollo, por lo que nos hicimos con una versión ES (Engineering Sample) y se encontraban ciertos errores en la documentación inicial, la cual ha ido mejorando hasta el momento de la finalización. Con esto se ha logrado integrar un sistema FPGA as a Service completo que puede ser desplegado para realizar un mantenimiento predictivo, se ha avanzado en la implementación de redes LSTM sobre estos sistemas FPGA, específicamente y hasta ahora, en las UltraScale+ y se ha procedido a la investigación sobre el uso de las FPGA para centros de datos con la instalación de las tarjetas Alveo U50 y VCK5000 versal sobre servidores de producción.
Abstract A study has been done about the different existing tools and sistems, including software and hardware ones, that may be used with FPGAs technologies to cover the acceleration needs for the automatization of intelligent systems when using neural network models. For this study, we have followed a development phase divided in 3 lines. First of all, we have used ZUS+ (Xilinx Ultrascale) FPGAs, in this case we used the AVNET Xilinx Ultra96-V2, for creating a FaaS (FPGA as a Service). Secondly, we have studied about Vivado SDK and HLS for integrating more neural networks in the FPGA and finally we worked with Xilinx server-side acceleration cards like Versal VCK5000 and Alveo U50. The FPGA as a Service system has been implemented over a development UltraScale 96-V2 board for inference and an IndustrialBeckhoff PC in which we deploy docker containers with controllers, storage and full system management. This FaaS System is responsible of work with predictive maintenance based on trained models fully automatically including concept drift allowing model to be automatically retrained when predictions are not correct and failure rate is above a specific threshold. Talking about Vivado, we used HLS and C languages to develope ZUS+ Ultra96-V2 kernel to be able to run a neural network containing different dense layers or with a dense and a LSTM layer with great results and an optimized resource management. Last but not least , we make a research about Xilinx Inx. FPGA server-side systems, specifically regarding ACAP VCK5000 Versal and Alveo U50 acceleration card. This cards have been installed in different servers to test compatibility between systems as first specification was not correctly made. When we bought VCK5000 Versal card, it was still in development status so we got an ES (Engineering Sample) version so there where still some documentation errors. Thus, we have integrated a fully functional FPGA as a Service system that may be deployed to automatically make a predictive maintenance, we have make advance in LSTM neural networks integration over FPGA systems, specifically for now in UltraScale+ devices, and make some investigation with FPGA use in data centers by installing Alveo U50 and VCK5000 Versal cards in production servers.
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster. Máster Universitario en Ingeniería Informática. UNED
Materia(s) Ingeniería Informática
Palabra clave FPGA
LSTM
Xilinx
redes neuronales
FaaS
Versal
Alveo
UltraScale
neural networks
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática
Director/Tutor Caminero Herráez, Agustín Carlos
Robles Gómez, Javier
Sedano Franco, Javier
Fecha 2022-09-28
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:master-ETSInformatica-II-Agil
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:master-ETSInformatica-II-Agil
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
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Creado: Wed, 15 Mar 2023, 21:28:16 CET