Diseño de una arquitectura basada en FPGAs para la implementación eficiente de redes neuronales LSTM
Authors
Cubero Vacas, MiguelDirector
Hernández Alonso, ÁlvaroDate
2022Keywords
FPGA
Inteligencia artificial
Redes neuronales
LSTM
Artificial intelligence
Neural networks
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es el diseño de una arquitectura hardware basada en FPGA para
la implementación de redes neuronales LSTM. Para conseguir este propósito, el proyecto comienza con
el modelado y dimensionamiento de una celda LSTM en coma fija en Matlab. Posteriormente, se lleva a
cabo el diseño de la arquitectura hardware equivalente, combinando la codificación de circuitos digitales
en lenguaje VHDL con el uso de circuitos disponibles en la herramienta Vivado. Esta arquitectura es
validada con ayuda de la misma herramienta. Finalmente, se realiza el diseño de una capa completa, cuya
funcionalidad es validada con una reducida cantidad de unidades neuronales. This Final Degree Project aims to design a FPGA-based hardware architecture for the implementation of
LSTM neural networks. To overcome this purpose, this project begins with the modeling and dimensioning
of a fixed-point LSTM cell in Matlab. Subsequently, the design of the equivalent hardware architecture is
carried out, combining digital circuits coding in VHDL language with the use of available cores in Vivado
tool. This architecture is validated with the help of the same tool. Finally, the design of a complete layer
is performed, whose functionality is validated with a reduced number of neural units.
Files in this item
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TFG_Cubero_Vacas_2022.pdf | 4.015Mb |
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