|
|
Automated Multi-Objective Parallel Evolutionary Circuit Design and Approximation
Hrbáček, Radek ; Fišer, Petr (referee) ; Trefzer,, Martin (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Spotřeba a energetická efektivita se stává jedním z nejdůležitějších parametrů při návrhu počítačových systémů, zejména kvůli omezené kapacitě napájení u zařízení napájených bateriemi a velmi vysoké spotřebě energie rostoucích datacenter a cloudové infrastruktury. Současně jsou uživatelé ochotni do určité míry tolerovat nepřesné nebo chybné výpočty v roustoucím počtu aplikací díky nedokonalostem lidských smyslů, statistické povaze výpočtů, šumu ve vstupních datech apod. Přibližné počítání, nová oblast výzkumu v počítačovém inženýrství, využívá rozvolnění požadavků na funkčnost za účelem zvýšení efektivity počítačových systémů, pokud jde o spotřebu energie, výpočetní výkon či složitost. Aplikace tolerující chyby mohou být implementovány efektivněji a stále sloužit svému účelu se stejnou nebo mírně sníženou kvalitou. Ačkoli se objevují nové metody pro návrh přibližně počítajících výpočetních systémů, je stále nedostatek automatických návrhových metod, které by nabízely velké množství kompromisních řešení dané úlohy. Konvenční metody navíc často produkují řešení, která jsou daleko od optima. Evoluční algoritmy sice přinášejí inovativní řešení složitých optimalizačních a návrhových problémů, nicméně trpí několika nedostatky, např. nízkou škálovatelností či vysokým počtem generací nutných k dosažení konkurenceschopných výsledků. Pro přibližné počítání je vhodný zejména multikriteriální návrh, což existující metody většinou nepodporují. V této práci je představen nový automatický multikriteriální paralelní evoluční algoritmus pro návrh a aproximaci digitálních obvodů. Metoda je založena na kartézském genetickém programování, pro zvýšení škálovatelnosti byla navržena nová vysoce paralelizovaná implementace. Multikriteriální návrh byl založen na principech algoritmu NSGA-II. Výkonnost implementace byla vyhodnocena na několika různých úlohách, konkrétně při návrhu (přibližně počítajících) aritmetických obvodů, Booleovských funkcích s vysokou nelinearitou či přibližných logických obvodů pro tří-modulovou redundanci. V těchto úlohách bylo dosaženo význammých zlepšení ve srovnání se současnými metodami.
|
|
|
Automated Design Methodology for Approximate Low Power Circuits
Mrázek, Vojtěch ; Bosio, Alberto (referee) ; Fišer, Petr (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Rozšiřování moderních vestavěných a mobilních systémů napájených bateriemi zvyšuje požadavky na návrh těchto systémů s ohledem na příkon. Přestože moderní návrhové techniky optimalizují příkon, elektrická spotřeba těchto obvodů stále roste díky jejich složitosti. Nicméně existuje celá řada aplikací, kde nepotřebujeme získat úplně přesný výstup. Díky tomu se objevuje technika zvaná aproximativní (přibližné) počítání, která umožňuje za cenu zanesení malé chyby do výpočtu významně redukovat příkon obvodů. V práci se zaměřujeme na použití evolučních algoritmů v této oblasti. Ačkoliv již tyto algoritmy byly úspěšně použity v syntéze přesných i aproximativních obvodů, objevují se problémy škálovatelnosti - schopnosti aproximovat složité obvody. Cílem této disertační práce je ukázat, že aproximační logická syntéza založená na genetickém programování umožňuje dosáhnout vynikajícího kompromisu mezi spotřebou a chybou. Byla provedena analýza čtyř různých aplikacích na třech úrovních popisu. Pomocí kartézského genetického programování s modifikovanou reprezentací jsme snížili spotřebu malých obvodů popsaných na úrovni tranzistorů použitelných například v technologické knihovně. Dále jsme zavedli novou metodu pro aproximaci aritmetických obvodů, jako jsou sčítačky a násobičky, popsaných na úrovni hradel. S využitím metod formální verifikace navíc celý návrhový proces umožňuje garantovat stanovenou chybu aproximace. Tyto obvody byly využity pro významné snížení příkonu v neuronových sítích pro rozpoznávání obrázků a v diskrétní kosinově transformaci v HEVC kodéru. Pomocí nové chybové metriky nezávislé na rozložení vstupních dat jsme navrhli komplexní aproximativní mediánové filtry vhodné pro zpracování signálů. Disertační práce reprezentuje ucelenou metodiku pro návrh aproximativních obvodů na různých úrovních popisu, která navíc garantuje nepřekročení zadané chyby aproximace.
|
|
|
Evolutionary Design for Circuit Approximation
Dvořáček, Petr ; Vašíček, Zdeněk (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
In recent years, there has been a strong need for the design of integrated circuits showing low power consumption. It is possible to create intentionally approximate circuits which don't fully implement the specified logic behaviour, but exhibit improvements in term of area, delay and power consumption. These circuits can be used in many error resilient applications, especially in signal and image processing, computer graphics, computer vision and machine learning. This work describes an evolutionary approach to approximate design of arithmetic circuits and other more complex systems. This text presents a parallel calculation of a fitness function. The proposed method accelerated evaluation of 8-bit approximate multiplier 170 times in comparison with the common version. Evolved approximate circuits were used in different types of edge detectors.
|
|
|
Genetic Relatedness Analysis of Approximate Circuits
Krejčík, Vojtěch ; Mrázek, Vojtěch (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
The goal of this thesis is analyzing a large library of approximate circuits (EvoApproxLib) which was created using an evolutionary algorithm and used as a source of genetic data for the purposes of this thesis. More specifically it is a relatedness search in a file containing 24 912 8-bit approximate multipliers which were created by evolution from six different fully functioning parent implementations of multiplication. Gate counts and existence of 16 specific subcircuits were used as relatedness indicators. Various classifiers for assigning multipliers to one of six classes corresponding to parent implementations were trained based on these indicators. A classification success rate of up to 77% was achieved using said indicators. The results of this work show that combinations of specific subcircuits are a strong indicator for identifying which parent circuit the given approximate circuit comes from.
|
|
|
Approximate Implementation of Arithmetic Operations in Image Filters
Válek, Matěj ; Vašíček, Zdeněk (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Tato diplomová práce se zabývá aproximativní implementace aritmetických operací v obrazových filtrech. Zejména tedy využitím aproximativních technik pro úpravu způsobu násobení v netriviálním obrazovém filtru. K tomu je využito několik technik, jako použití převodu násobení s pohyblivou řadovou čárkou na násobení s pevnou řadovou čárkou, či využití evolučních algoritmů zejména kartézkého genetického programování pro vytvoření nových aproximovaných násobiček, které vykazují přijatelnou chybu, ale současně redukují výpočetní náročnost filtrace. Výsledkem jsou evolučně navržené aproximativní násobičky zohledňující distribuci dat v obrazovém filtru a jejich nasazení v obrazovém filtru a porovnání původního filtru s aproximovaným fitrem na sadě barevných obrázků.
|
|
|
Dynamic Approximation of Digital Circuits
Jásenský, Michal ; Hrbáček, Radek (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
This bachelor's thesis deals with design of a method based on cartesian genetic programming, which allows the evolutionary design of circuits capable of dynamic reconfiguration. The goal of reconfiguration is to dynamically change the number of used components and thereby to change the accuracy of calculation. In this thesis, implementation of the proposed method is described. The method is experimentally verified and demonstrated on several selected circuits.
|
|
|
Application of Approximate Computing in Image Processing
Hruda, Petr ; Vašíček, Zdeněk (referee) ; Bidlo, Michal (advisor)
This master thesis focuses on approximate computing applied to image processing. Specifically, the approximation is applied to adaptive thresholding. Two approaches were used, the design of a new system using approximated components and the approximation of an existing algorithm. The resulting effect on thresholding quality was investigated. Experimental evaluation of the first approach shows quality improvements of thresholding with usage of aproximated components. Also, area of found aproximated solutions is smaller. Evaluation of the second approach shows worse quality of thresholding with usage of aproximated components. The second approach is then declared inappropriate.
|
|
|
Evolutionary Approximation of Image Filters
Foukal, Tomáš ; Bidlo, Michal (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
This master's thesis introduces the areas of approximate computing, image filtering in hardware and evolutionary algorithms. It proposes a new design solution to the problem of the evolutionary approximation of median filters, where the objective is to reduce computational and implementation requirements and simultaneously minimize the error of filtering. Based on the gained knowledge and proposals, the necessary programs have been implemented. Experimental evaluation shows that the proposed method can provide good tradeoffs between the quality of filtering and the implementation cost for median filters.
|
|
|
Applications of Approximate Computation in Genetic Programming
Ševčík, David ; Vašíček, Zdeněk (referee) ; Bidlo, Michal (advisor)
This thesis deals with ways of application of approximate circuits into evolutionary design of classifiers using Cartesian genetic programming. The problem of hand-written digit recognition was chosen as a case study. The goal is to validate the capability of classifiers, which use approximate circuits to provide results with certain advantages compared to other conventional classifiers. The thesis demonstrates that by using approximate computing it is possible to acquire classifiers with a simpler implementation, while matching or sometimes even exceeding the precision of the other conventional classifiers.
|
|
|
Genetic Relatedness Analysis of Approximate Circuits
Krejčík, Vojtěch ; Mrázek, Vojtěch (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
The goal of this thesis is analyzing a large library of approximate circuits (EvoApproxLib) which was created using an evolutionary algorithm and used as a source of genetic data for the purposes of this thesis. More specifically it is a relatedness search in a file containing 24 912 8-bit approximate multipliers which were created by evolution from six different fully functioning parent implementations of multiplication. Gate counts and existence of 16 specific subcircuits were used as relatedness indicators. Various classifiers for assigning multipliers to one of six classes corresponding to parent implementations were trained based on these indicators. A classification success rate of up to 77% was achieved using said indicators. The results of this work show that combinations of specific subcircuits are a strong indicator for identifying which parent circuit the given approximate circuit comes from.
|
guest ::
