ABSTRACT Deep neural networks (DNNs) har nyligen uppnått anmärkningsvärda prestanda i en myriad av applikationer, allt från bildigenkänning till språkbehandling. Utbildning sådana nätverk på grafik bearbetningsenheter (GPU) erbjuder för närvarande oöverträffade nivåer av prestanda, men GPU:er är föremål för stora effektkrav. Med de senaste framstegen inom hög nivå syntes (HLS) tekniker, nya metoder för att accelerera djupa nätverk med fält programmerbara grindar Arrays (FPGAs) växer fram. FPGA-baserade DNN ger betydande fördelar i fråga om energieffektivitet jämfört med konventionella CPU- och GPU-accelererade nät. Med hjälp av Intel FPGA-programvaruutvecklingssats (SDK) för OpenCL-utvecklingsmiljö, kan nätverk som beskrivs med hjälp av det högnivå OpenCL-ramverket accelereras mot heterogena plattformar, inklusive CPU, GPU och FPGA. Dessa nätverk, om de är rätt anpassade på GPU:er och FPGA:er, kan vara idealiska kandidater för lärande och slutsatser i resursanpassade bärbara enheter som robotar och Internet of Things (IoT) kantenheter, där makt är begränsad och prestanda är kritisk. Här introducerar vi GPU- och FPGA-accelererade deterministiskt binariserade DNN, skräddarsydda för klassificering av ogräsarter för robotisk ogräsbekämpning. Våra utvecklade nätverk är utbildade och riktmärkta med hjälp av offentligt tillgängliga ogräsarter dataset, som heter DeepWeeds, som inkluderar närmare 18 000 ogräs bilder. Vi visar att våra FPGA-accelererade binariserade nätverk betydligt överträffar sina GPU-accelererade motsvarigheter, uppnå en > 7-faldig minskning av energiförbrukningen, samtidigt utföra slutsatser på ogräsbilder 2,86 gånger snabbare jämfört med vår bästa baslinje fullprecision GPU implementation. Dessa betydande fördelar uppnås samtidigt som endast 1,17 % av valideringsnoggrannheten går förlorad. I detta dokument är detta ett viktigt steg mot att möjliggöra djup inferens och lärande på IoT edge-enheter, och smarta bärbara maskiner som jordbruksrobotar, som är målet ansökan. INDEX TERMS Maskininlärning (ML), djupa neurala nätverk (DNN), konvolutionella neurala nätverk (CNN), binarized neurala nätverk (BNNs), Internet of Things (IoT), fältprogrammerbara grindsystem (FPGAs), hög nivå syntes (HLS), ogräs klassificering.
Lammie m.fl. REF undersöker metoder för klassificering av ogräsarter för robotisk ogräsbekämpning med hjälp av binariserade DNN som accelereras av grafikprocessorer (GPU) och fältprogrammerbara grindmatriser (FPGAs).
Low-Power and High-Speed Deep FPGA Inference Engines for Weed Classification at the Edge
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}