Original title:
Využití akcelerátoru neuronových sítí na Raspberry PI
Translated title:
Application of Neural Accelerators on Rapsberry PI
Authors:
Barna, Kristian ; Sekanina, Lukáš (referee) ; Vašíček, Zdeněk (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2020
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Predkladaná bakalárska práca sa zoberá štatistickým vyhodnotením výkonnosti hardwardového akcelerátora hĺbkových neurónových sieti. Opisuje Konvolučné neurónové siete spolu s matematickými výpočtami. Vysvetľuje ich akceleráciu a prevod do formátu vhodného pre akcelerátor Intel Movidius NCS. Experimentálne sa porovnalo 8 hardvérových platforiem a 22 náročností neurónovej sieti. Bolo demonštrované až 105 násobné zlepšenie pre izolovanú inferenciu MobileNetV2 siete na platformu Raspbery Pi za pomoci akcelrátora. Výkon medzi testovanými platformami sa vyhodnocoval aj z energetického hľadiska. Aplikáciou na rozpoznanie identity tváre sa demonštrovali podmienky reálneho použitia. Odkryli sa možné limity akcelerácie CNN na zariadeniach s obmedzeným výkonom (Raspberry Pi), najmä v súvislosti s nevhodným výberom vstupného rozlíšenia obrazu. Všetky merania boli vyhodnocované štatistickými postupmi.
The presented bachelor thesis deals with the statistical evaluation of performance for hardward accelerator of deep neural networks. Describes convolutional neural networks along with mathematical calculations. Explains their acceleration and conversion to a format suitable for the Intel Movidius NCS accelerator. 8 hardware platforms and 22 neural network difficulties were compared experimentally. Up to 105-fold improvement was demonstrated in isolated inference of the MobileNetV2 network for the Raspber Pi platform using an accelerator. Performance between the tested platforms was also evaluated from an energy point of view. The application of facial identity demonstrated the conditions during real use. Possible limits of CNN acceleration on power-limited devices (Raspberry Pi) have been uncovered, especially due to improper selection of input image resolution. All measurements were evaluated by statistical procedures.
Keywords:
CNN acceleration; computer vision; convolutional neural networks; deep learning; face recognition; Intel Movidius NCS; OpenVino; Raspberry Pi; akcelerácia CNN; hlboké učenie; Intel Movidius NCS; konvolučné neurónové sieťe; OpenVino; počítačové videnie; Raspberry Pi; rozpoznanie tváre
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/194990