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Bild: Energy Efficient Edge-AI with Low-Precision POSIT Arithmetic on FPGA

Energy Efficient Edge-AI with Low-Precision POSIT Arithmetic on FPGA

Matej Hrvat

      Titel
      • Energy Efficient Edge-AI with Low-Precision POSIT Arithmetic on FPGA
      Autor/in
      Datierung
      • 17.01.2025
      Beschreibung
      • Diese Arbeit untersucht, ob Posit-Arithmetik die Festkommaarithmetik in Convolutional Neural Network
        (CNN)-Beschleunigern ersetzen könnte, mit einem Hauptaugenmerk auf die Energieeffizienz.
        Das zentrale Ziel dieser Studie ist die Bewertung der Praktikabilität und Effizienz von Posit-
        Arithmetik mit ultra-low precision für CNN-Beschleuniger. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass
        die Festkommaarithmetik im Allgemeinen eine überlegene Energieeffizienz aufweist. Daher bleibt
        die Festkommaarithmetik die bevorzugte Wahl für die Hardware-Implementierung
        von CNN-Beschleunigern, insbesondere in FPGA-basierten, ressourcenbeschränkten Umgebungen.

        This thesis investigates whether posit arithmetic could replace fixed-point arithmetic in
        convolutional neural network (CNN) accelerators, with a primary focus on power efficiency. The
        central objective of this study is to evaluate the practicality and efficiency of low-precision posit
        arithmetic for CNN accelerators. As a result, fixed-point arithmetic remains the preferred choice
        for hardware implementation of CNN accelerators, particularly in FPGA-based, resourceconstrained
        environments.
      Urheberrechtshinweis
      • Hrvat Matej, Hochschule Luzern - Departement Technik & Architektur
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