СПОСОБ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СРЕДСТВ БЫСТРОГО ПРОТОТИПИРОВАНИЯ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ПЛИС

Аннотация

Исследования в области искусственного интеллекта ведутся с возрастающим и н- тересом с каждым годом. Области применения искусственного интеллекта довольно обширны: автоматизация, анализ большого объема данных, технологии умного дома, машинное зрение и т.д. Технологии искусственного интеллекта базируются на использ о- вании искусственных нейронных сетей, имеющие в своей основе принципы нервной сис- темы животных. При этом актуальным вопросом является реализация искусственных нейронных сетей на различных программно-аппаратных платформах: программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС) типа FPGA (Field Programmable Gate Array), на интегральных схемах специального назначения (Application-Specific Integrated Circuit, ASIC), GPU, CPU и т.д. ПЛИС наилучшим образом проявляют себя в маломощных мо- бильных системах. ASIC демонстрируют наибольшую производительность с н едостат- ком: высокая цена разработки. Проблема быстрого прототипирования проектов, осн о- ванных на использовании искусственных нейронных сетей, для ПЛИС привычными мет о- дами (c помощью HDL-языков, HDL-кодеров, графического программирования) заключа- ется в том, что либо такой проект сложен и длителен в отладке (HDL-языки), либо не оптимален получающийся код (HDL-кодеры), либо высока длительность разработки проекта и сложность реконфигурации нейронной сети (графическое программирование). Поэтому в рамках данной работы рассматривается эффективный метод проектирова- ния полносвязных и сверточноых нейронных сетей для их реализации на ПЛИС использ о- ванием пакета Xilinx System Generator for DSP и Matlab/Simulink. Генерируемые таким образом искусственные нейросети легко реконфигурируемы и позволяют решать сле- дующие задачи: распознавание изображений, оптимальная фильтрация (например, для задач подповерхностной радиолокации).