High level synthesis based fpga implementation of matricized tensor times khatri-rao product to accelerate canonical polyadic decomposition
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Tensör ayrıştırımının yapısal hasar algılama, ağlarda anormallik saptanması gibi bir çok uygulaması vardır. Tensör ayrıştırımının en çok zaman alan parçası ma- trisleştirilmiş tensör ile Khatri-Rao çarpımı (MTTKRP) adı verilen çekirdek kod parçasıdır. Bu tezde, FPGA kullanarak MTTKRP kod parçasının çalıştırılması üzerine güncel uygulamalarla karşılaştırılabilir bir uygulama yapılabileceği göster- ilmiştir. Bu hedefe ulaşmak için Vivado HLS kullanılarak tek bir döngüden oluşan düz bir tasarım geliştirilmiştir. Büyük tensörlerin kısıtlı BRAM kapasitesi ile işlenebilmesi için parçalara bölme yöntemi kullanılmıştır. Parçalara bölme işlem- inin performansı olumsuz etkilediğinin gösterilmesine rağmen, tensörleri işlemek için yeterli en az bölme kullanıldığında 3.40'a kadar hızlanma gözlemlenmiştir.
Yazar
Zahit Saygın Doğu
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Zahit Saygın Doğu (Yüksek Lisans Tezi). High level synthesis based fpga implementation of matricized tensor times khatri-rao product to accelerate canonical polyadic decomposition, 2019, İhsan Doğramacı Bilkent University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
İhsan Doğramacı Bilkent University tezlerinden daha fazlası
- A study over tax and relationship formed around taxation in the Ottoman Empire (16th-17th century)(2019)
- Random sets and choquet-type representations(2021)
- Oil price surges and the yield curve(2024)
- Living alone: Pathways, experiences and future expectations(2025)
- The evolution of a concept: "Vatan" from hometown to shared place(2024)
- Approaches to teaching creative writing in L2 at the tertiary level: A critical interpretive synthesis(2025)