กำลังโหลดข้อมูล…
Search for a command to run...
งานวิจัยนี้นำเสนอตัวประมวลผลร่วมสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน ที่สามารถปรับเปลี่ยนการทำงานให้เหมาะสมกับโมเดลต่าง ๆ ของโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันได้ เช่น การทำคอนโวลูชันแบบมาตรฐาน 2 มิติ การทำคอนโวลูชันแบบ depthwise separable 2 มิติ การทำคอนโวลูชันแบบ 3 มิติ และชั้นจำแนกประเภท โดยที่ภายใน 1 กลุ่มประมวลผลของงานวิจัยนี้ประกอบด้วยหน่วยประมวลผล 72 ตัวแบบจุดลอยตัวความเที่ยงครึ่งเท่า เพื่อสนับสนุนการทำงานของตัวประมวลผลหลักในระบบฝังตัว ผลการทดสอบบน Artix-7 FPGA แสดงให้เห็นว่าการออกแบบของวิทยานิพนธ์นี้มีประสิทธิภาพการประมวลคอนโวลูชันอยู่ที่ 11.03 GOPs และมีประสิทธิการประมวลผล batch normalization อีก 10.33 GOPS ต่อกลุ่ม นอกจากนี้ยังถูกออกแบบให้สามารถปรับขนาดสำหรับนำไปใช้บนระบบที่มีประสิทธิภาพสูงได้อีกด้วย
เป้าหมายเมื่อจบโครงการ: 4 — 4. Key elements demonstrated in laboratory environments
สามารถสร้างอุปกรณ์ต้นแบบ Prototype และมีการพิสูจน์ถึงประสิทธิภาพที่ สูงกว่างานวิจัยในอดีต
การประยุกต์สูตรทางเทคโนโลยี ทางผู้วิจัยมีความพร้อมทางด้านการ เทคโนโลยีการออกแบบวงจรรวมและมีผลงานวิจัยในอดีตที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบวงจร รวมทางด้านปัญญาประดิษฐ์
เป้าหมายเมื่อจบโครงการ: 2 — 2. formulation of problem, proposed solution(s) and potential impact, expected societal readiness; identifying relevant stakeholders for the project.
สามารถเสนอแนวคิดในการพัฒนาหรือการแก้ปัญหาการประมวลผล ปัญญาประดิษฐ์ในระบบฝังตัวขนาดเล็ก
ได้มีการวิเคราะห์ปัญหาและกำหนดความพร้อมของความรู้และเทคโนโลยี ทางด้านสังคมที่มี เช่นความต้องการทางด้านปัญญาประดิษฐ์ที่สูงในขณะที่อุปกรณ์ด้านนี้ ยังน้อย