Investigating the use of approximate computing on a case-study neural network implemented Into FPGA by using HLS - Fonseca, Juan Suzano da (2022)
Redes neurais tem sido utilizadas em diferentes aplicações, de previsões comportamentais do mercado de ações a reconhecimento de imagem. Elas podem ser treinadas, sintetizadas e implantadas em FPGA usando circuitos especializados ou de forma totalmente paralela. Implementar redes neurais totalmente paralelizadas pode ser desafiador devido ao número de parametros e operações de multiplicar-acumular exigidos. A otimização é muito importante para alcançar os requisitos de área, potência e desempenho. Computação aproximada é um paradigma que visa a troca entre a precisão e o custo de uma ope ração computacional. Várias aplicações podem ser consideradas resistentes a erros. Isto significa que elas não precisam de operações 100% precisas para funcionar corretamente. Nesses casos, é possível fazer aproximações nas operações realizadas, reduzindo o custo envolvido e mantendo a precisão dentro de limites aceitáveis. Isto pode ajudar a otimizar as redes neurais em termos de consumo de recursos da FPGA. Este trabalho investigará os benefícios trazidos pela técnica de quantização em ponto fixo para o desenvolvimento de redes neurais em FPGA.