Contribuciones a las arquitecturas de computación-en-Memoria (CIM) para el incremento de la eficiencia de las inferencias en Sistemas de aprendizaje profundo
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URI: http://hdl.handle.net/10317/12698Compartir
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Torres Soto, ÁngelDirector/a
Ruiz Merino, Ramón JesúsEscuela/Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaDepartamento
Electrónica, Tecnología de Computadoras y ProyectosÁrea de conocimiento
ElectrónicaFecha de publicación
2023-09-15Cita bibliográfica
Torres Soto, Ángel. Contribuciones a las arquitecturas de computación-en-Memoria (CIM) para el incremento de la eficiencia de las inferencias en Sistemas de aprendizaje profundo. Universidad Politécnica de Cartagena, 2023Palabras clave
Computación en memoriaComputation-in-memory (CIM)
Arquitectura de computadoras
Sistemas de aprendizaje profundo
Procesamiento de imágenes
Resumen
[SPA] Este trabajo se centra en el diseño, implementación y caracterización de una arquitectura de computación en memoria (CiM) de señal mixta basada en celdas SRAM para el procesamiento de imágenes de baja resolución. La arquitectura propuesta utiliza
celdas SRAM y está diseñada para cumplir con requisitos específicos, como la capacidad de aplicar máscaras binarias de 3x3 a imágenes de 256 píxeles y la capacidad de computación en paralelo para el procesamiento por columnas. La arquitectura también permite el cálculo en señal mixta de los productos de convolución necesarios para el procesamiento de las imágenes. Se propone un diseño ASIC que procesaría imágenes provenientes de un sensor CMOS en modo corriente con una resolución de 16x16 píxeles. Además, se plantea el diseño y caracterización de una arquitectura de test funcional y operativa para evaluar las prestaciones de procesamiento de la arquitectura CiM en capas de redes neuronales convolucionales aplicadas a la interpretación de ...
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