|
|
Automated Multi-Objective Parallel Evolutionary Circuit Design and Approximation
Hrbáček, Radek ; Fišer, Petr (oponent) ; Trefzer,, Martin (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Recently, energy efficiency has become one of the most important properties of computing platforms, especially because of limited power supply capacity of battery-power devices and very high consumption of growing data centers and cloud infrastructure. At the same time, in an increasing number of applications users are able to tolerate inaccurate or incorrect computations to a certain extent due to the imperfections of human senses, statistical nature of data processing, noisy input data etc. Approximate computing, an emerging paradigm in computer engineering, takes advantage of relaxed functionality requirements to make computer systems more efficient in terms of energy consumption, computing performance or complexity. Error resilient applications can achieve significant savings while still serving their purpose with the same or a slightly degraded quality. Even though new design methods for approximate computing are emerging, there is a lack of methods for automated approximate HW/SW design offering a rich set of compromise solutions. Conventional methods often produce solutions that are far from an optimum. Evolutionary algorithms have been shown to bring innovative solutions to complex design and optimization problems. However, these methods suffer from several problems, such as the scalability or a high number of fitness evaluations needed to evolve competitive results. Finally, existing methods are usually single-objective whilst multi-objective approach is more suitable in the case of approximate computing. In this thesis, a new automated multi-objective parallel evolutionary algorithm for circuit design and approximation is proposed. The method is based on Cartesian Genetic Programming. In order to improve the scalability of the algorithm, a brand new highly parallel implementation was proposed. The principles of the NSGA-II algorithm were used to provide the multi-objective design and approximation capability. The performance of the implementation was evaluated in multiple different applications, in particular (approximate) combinational arithmetic circuits design, bent Boolean functions discovery and approximate logic circuits for TMR schema. In these cases, important improvements with respect to the state of the art were obtained.
|
|
|
Adaptivní generování příběhu v RPG
Vymazal, Jiří ; Grochol, David (oponent) ; Hrbáček, Radek (vedoucí práce)
Procedurální generování příběhu nabízí mnoho výhod například pro přostředí počítačových her. Ovšem, zachování alespoň některých kvalit autorského vyprávění při algoritmickém generování je náročný problém. Tento je v práci diskutován současně s přehledem existujících přístupů a řešení. Dále je v práci prezentován návrh řešení založeného na evolučním počítání a výhody tohoto přístupu. Následuje popis použití tohoto přístupu na řízení jednoduchého příběhu v RPG prostředí, vyhodnocení výsledků a srovnání se současnými metodami.
|
|
| |
|
|
Evoluční návrh filtrů pro zpracování signálů
Dobiš, Tomáš ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Dobai, Roland (vedoucí práce)
Kalmanův filter slouží na filtrovaní signálů na základe konfigurace filtra a odhadu hodnot. Jeho konfigurace je však obtížná a vyžaduje zkušenosti matematika. Tato práce se věnuje implementaci metody pro spracování signálů s využitím Kartézského genetického programování, kde výhodou je automatizovaná konfigurace filtra. Výsledná metoda je porovnána na vícerých testovacích příkladech s Kalmanovým filtrem. Z výsledků je možno usoudit, že implementovaná metoda funguje porovnatelne efektivne při filtrovaní periodických a exponenciálních vstupech, a při filtrování konstantních vstupů funguje mnohem efektivněji než Kalmanův filter.
|
|
|
Koevoluce obrazových filtrů a prediktorů fitness
Trefilík, Jakub ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím principů koevoluce pro návrh obrazových filtrů. Evoluční algoritmy se pro vývoj obrazových filtrů ukazují jako velmi výhodná metoda. Použitím koevoluce prediktorů fitness vnášíme do evolučního návrhu procesy, které vzájemným ovlivňováním populace kandidátních filtrů s populací prediktorů fitness dokáží zrychlit konvergenci řešení. Prediktor fitness je malá podmnožina množiny trénovacích vektorů a používá se k přibližnému určení fitness kandidátních filtrů. V této práci je pro evoluci prediktorů fitness využito nepřímé kódování, které reprezentuje matematický výraz, pomocí něhož jsou vybírány trénovací vektory použité pro vyhodnocení fitness kandidátních filtrů. Tento přístup byl experimentálně vyhodnocen v úloze evolučního návrhu náhodného impulzního šumu a šumu typu sůl a pepř pro různé intenzity šumu a také v úloze návrhu detektoru hran. Ukázalo se, že pomocí tohoto přístupu prediktory fitness přizpůsobují počet použitých trénovacích vektorů pro vyhodnocení kandidátního filtru souběžně s řešením úlohy a tím snižují výpočetní náročnost evolučního návrhu obrazových filtrů.
|
|
|
Vysoce náročné aplikace na svazku karet Intel Xeon Phi
Kačurik, Tomáš ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá implementáciou a optimalizáciou vysoko náročných aplikácií na zväzku Intel Xeon Phi koprocesorov. Na dvoch prístupoch k riešeniu N-Body problému boli demonštrované možnosti behu programov na zväzku procesorov, koprocesorov a s využitím oboch typov zariadení. Zvolené boli dva verzie N-Body problému - naivná a Barnes-hut. Oba problémy boli implementované a optimalizované. Práca tiež zachytáva proces optimalizácie a zmeny vo výkone po aplikovaní jednotlivých optimalizácií. Pre lepšie porovnanie dosiahnutých výkonov sme porovnávali programy na základe dosiahnutého zrýchlenia voči behu programu na jednom výpočtovom uzle pri využití len procesorov. V prípade naivnej verzie bolo dosiahnuté 15 násobné zrýchlenie pri využití procesorov a koprocesorov na 8 výpočtových uzloch. Výkon dosiahnutý v tomto prípade predstavoval 9 TFLOP/s. Na základe dosiahnutých výsledkov sme v závere zhodnotili výhody a nevýhody pri behu programov v distribuovanom prostredí na procesoroch, koprocesoroch alebo s využitím oboch typov zariadení.
|
|
|
Evoluční návrh kombinačních obvodů na počítačovém clusteru
Pánek, Richard ; Zachariášová, Marcela (oponent) ; Hrbáček, Radek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá evolučními algoritmy a jejich použitím při návrhu kombinačních obvodů. Pro tento typ úloh je nejvhodnější genetické programování, především pak CGP. Dále se zabývá výpočtem na počítačových clusterech a použitím evolučních algoritmů na nich. Pro tento výpočet se nejvíce hodí ostrovní modely s CGP. Pro jejich zlepšení je navržen nový způsob rekombinace v CGP. Tento návrh je implementován a testován na počítačovém clusteru.
|
|
|
Mutace v kartézském genetickém programování
Končal, Ondřej ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Wiglasz, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zkoumáním různých druhů mutací v kartézském genetickém programování (CGP) na úlohách symbolické regrese. CGP je druh evolučního algoritmu, který pracuje se spustitelnými strukturami. Mutace je u CGP hlavním genetickým operátorem a v kombinaci s ohodnocením zabírá nejdelší dobu běhu algoritmu. Nalezení lepšího druhu mutace proto může výrazně zrychlit tvorbu nových jedinců, a tak i zkrátit dobu běhu algoritmu. Tato práce představuje čtyři druhy mutací používané v CGP. Experimenty porovnávají tyto mutační operátory při řešení pěti úloh symbolické regrese. Ukazuje se, že vhodnou volbou mutace lze dosáhnout až skoro dvojnásobného zrychlení oproti standardnímu mutačnímu operátoru.
|
|
|
Koevoluční algoritmus v FPGA
Hrbáček, Radek ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem hardwarové jednotky urychlující návrh obrazových filtrů pomocí koevolučních algoritmů. V práci je nejprve představena technologie rekonfigurovatelných logických obvodů, na kterých je akcelerační jednotka založena. Teoretická část dále stručně popisuje evoluční a koevoluční algoritmy, jejich principy a aplikace. Tradiční metody návrhu obrazových filtrů jsou porovnány s metodami inspirovanými procesy pozorovanými v přírodě. Navržená hardwarová jednotka využívá dvojici procesorů MicroBlaze doplněných o vlastní periferie pro akceleraci kartézského genetického programování. Koevoluční návrh obrazových filtrů je tak urychlen až 58 krát oproti optimalizované softwarové implementaci. Funkčnost jednotky je ověřena na úlohách návrhu filtru impulzního šumu a detektoru hran.
|
|
|
Dynamická aproximace číslicových obvodů
Jásenský, Michal ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem metody postavené na kartézském genetickém programování, která umožňuje evoluční návrh obvodů schopných dynamické rekonfigurace. Cílem rekonfigurace obvodu je dynamicky měnit počet použitých komponent v obvodu a tím měnit přesnost výpočtu. Je zde popsána implementace navržené metody. Metoda je experimentálně ověřena a demonstrována na několika zvolených obvodech.
|
host ::
RSS.