SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

L773:2632 2153
 

Sökning: L773:2632 2153 > (2021) > Fast convolutional ...

  • Aarrestad, TheaOrganisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN),European Organization for Nuclear Research (CERN) (författare)

Fast convolutional neural networks on FPGAs with hls4ml

  • Artikel/kapitelEngelska2021

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2021-07-16
  • IOP Publishing,2021
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:research.chalmers.se:81b65d69-c99b-4c29-9e32-7341038f8d45
  • https://doi.org/10.1088/2632-2153/ac0ea1DOI
  • https://research.chalmers.se/publication/525350URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype
  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype

Anmärkningar

  • We introduce an automated tool for deploying ultra low-latency, low-power deep neural networks with convolutional layers on field-programmable gate arrays (FPGAs). By extending the hls4ml library, we demonstrate an inference latency of 5 mu s using convolutional architectures, targeting microsecond latency applications like those at the CERN Large Hadron Collider. Considering benchmark models trained on the Street View House Numbers Dataset, we demonstrate various methods for model compression in order to fit the computational constraints of a typical FPGA device used in trigger and data acquisition systems of particle detectors. In particular, we discuss pruning and quantization-aware training, and demonstrate how resource utilization can be significantly reduced with little to no loss in model accuracy. We show that the FPGA critical resource consumption can be reduced by 97% with zero loss in model accuracy, and by 99% when tolerating a 6% accuracy degradation.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Loncar, VladimirOrganisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN),European Organization for Nuclear Research (CERN),Univerzitet u Beogradu,University of Belgrade (författare)
  • Ghielmetti, NicoloPolitecnico di Milano,Polytechnic University of Milan,Organisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN),European Organization for Nuclear Research (CERN) (författare)
  • Pierini, MaurizioOrganisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN),European Organization for Nuclear Research (CERN) (författare)
  • Summers, SioniOrganisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN),European Organization for Nuclear Research (CERN) (författare)
  • Ngadiuba, JenniferCalifornia Institute of Technology (Caltech) (författare)
  • Petersson, Christoffer,1979Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology(Swepub:cth)chrpet (författare)
  • Linander, Hampus (författare)
  • Iiyama, YutaroUniversity of Tokyo, Japan (författare)
  • Di Guglielmo, GiuseppeColumbia University in the City of New York (författare)
  • Duarte, JavierUniversity of California (författare)
  • Harris, PhilipMassachusetts Institute of Technology (MIT) (författare)
  • Rankin, DylanMassachusetts Institute of Technology (MIT) (författare)
  • Jindariani, Sergo (författare)
  • Pedro, Kevin (författare)
  • Nhan Tran, (författare)
  • Liu, MiaPurdue University (författare)
  • Kreinar, Edward (författare)
  • Wu, ZhenbinUniversity of Illinois (författare)
  • Hoang, DucRhodes College (författare)
  • Organisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN)Univerzitet u Beogradu (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Machine Learning: Science and Technology: IOP Publishing2:42632-2153

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy