Πρωτότυπος Τίτλος:
Ενεργειακά αποδοτικά DNN με συνδυασμό Approximate και Near-Threshold Voltage Computing
Συγγραφέας:
Ιατρίδης, Νικόλαος, Εύαγγελος
Επιβλέπων καθηγητής:
Ξύδης, Σωτήριος
Περίληψη:
Η εξέλιξη της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) επιταχύνεται και η κανονική λειτουργία των Βαθιών Νευρωνικών Δικτύων (DNN), βρίσκεται στην πρώτη γραμμή των υπολογιστικών αρχιτεκτονικών που εξελίσσονται, για να υποστηρίξουν τον τεράστιο ρυθμό διαμεταγωγής (throughput) που απαιτείται για τους υπολογισμούς AI. Ωστόσο, είναι αναπόφευκτη η απαίτηση εύρεσης πολύ πιο ενεργειακά αποδοτικών προτύπων σχεδιασμού, για την αξιοποίηση του πλήρους δυναμικού της εξέλιξης της τεχνητής νοημοσύνης και τον περιορισμό της κατανάλωσης ενέργειας. Ο συντονισμός του Approximate Computing (AC) μαζί με το μοντέλο σχεδίασης Near-Threshold Computing (NTC), μπορεί να χρησιμεύσει ως ο καλύτερος υποψήφιος για την παροχή της απαιτούμενης ενεργειακής απόδοσης. Το αντικείμενο αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι να διερευνήσει και να αναλύσει τον αντίκτυπο των αρχών AC και NTC σε σύγχρονες αρχιτεκτονικές πολλαπλών/πολλών πυρήνων προτείνοντας τελικά το NTV-DNN, ένα βελτιωμένο παράδειγμα μικροαρχιτεκτονικής για ενεργειακά αποδοτική κανονική λειτουργία DNN.
Ημερομηνία κατάθεσης:
2022-07-21
Γλώσσες Τεκμηρίου:
Αγγλικά
Θεματικές Κατηγορίες:
Ηλεκτρονικοί υπολογιστές. Επιστήμη των υπολογιστών
Λοιπά Θέματα:
Νευρωνικά δίκτυα (Επιστήμη των υπολογιστών)
Εφαρμογές, εργαλεία, κλπ.
Εφαρμογές, εργαλεία, κλπ.
Λέξεις-κλειδιά:
Τεχνητή Νοημοσύνη, Τάση Κατωφλίου, Μικροαρχιτεκτονική, Ενεργειακή απόδοση, Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα
Περιγραφή:
126 σ.,εικ.,πίν.
Άδεια χρήσης:
Αναφορά Δημιουργού – Μη Εμπορική Χρήση – Όχι Παράγωγα Έργα 4.0
