Alexander FrickensteinHAPPi-NetHardware-Aware Performant Perception of Neural Networks | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISBN: | 978-3-8440-8069-8 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Series: | Informatik | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Keywords: | HW-CCN Co-Design; Neural Network; HAPPi-Net | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Type of publication: | Thesis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Language: | English | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Pages: | 180 pages | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Figures: | 53 figures | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weight: | 266 g | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Format: | 21 x 14,8 cm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Bindung: | Paperback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Price: | 48,80 € / 61,10 SFr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Published: | June 2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Buy: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DOI: | 10.2370/9783844080698 (Online document) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Download: | Available PDF-Files for this title: You need the Adobe Reader, to open the files. Here you get help and information, for the download. These files are not printable.
User settings for registered users You can change your address here or download your paid documents again.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recommendation: | You want to recommend this title? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Review copy: | Here you can order a review copy. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Link: | You want to link this page? Click here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Export citations: |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: | Artificial neural networks are dominating a vast majority of application scenarios to date, and will surely extend their lead in the near future. Especially, the superior performance of convolutional neural networks (CNNs) for image processing tasks presents a promising use case in innovative and cutting-edge domains. However, their dominance emerges from an ever-increasing memory intensity and computational complexity. In contrast to the increasing resource demand, real-world applications on embedded devices pose major challenges with regard to limited computing power, memory resources and available energy and/or latency budget for the deployment of CNNs in embedded settings. To counteract these challenges, this dissertation presents a tripartite hardware-software co-design paradigm for the efficient application of CNNs on embedded accelerators. This allows the traversal through the design space by either a top-down, meet-in-the-middle or a bottom-up approach. Moreover, six novel optimization methods, on the three levels of abstraction, are presented in this book, which further serve the illustration of the simplified design process. By means of successive exploration and refinement steps, it is shown how more powerful CNN-based applications can be created and make use of orthogonal optimization methods like pruning, quantization and Winograd convolution. Furthermore, the increase in data-level parallelism is achieved by quantized neural networks. In summary, we show that the optimization of CNNs for embedded applications, such as in the field of autonomous driving, can only be achieved through the interaction of the three abstraction levels (using expert knowledge) and synergies of different compression techniques to arrive at a fruitful HW-CNN co-design. |