Implementación e integración sobre Keras tensorflow de capas neuronales desarrolladas con OpenCL-Verilog implementadas sobre FPGA

[ES] En el mundo de la Inteligencia artificial y más concretamente en la aplicación (fase producción) de redes entrenadas off-line sobre dispositivos embebidos, cobra cada vez mayor importancia la utilización de dispositivos de tipo FPGA para acelerar al máximo las computaciones implicadas. En el proyecto se desarrollarán diferentes tipos de capas típicas de una red neuronal profunda (densas, CNN principalmente) basadas en el lenguaje OpenCL y su posterior compilación sobre FPGAs de INtelFPGA de la familia Cyclone V. Este es un objetivo eminentemente hardware y que puede derivar en la necesidad de implementación de librerías RTL específicas basadas en Verilog para mejorar las prestaciones de OpenCL compilado con el SDK de IntelFPGA. Otro objetivo importante del proyecto es conseguir integrar estas capas en los entornos típicos de entrenamiento de redes neuronales basados en python. Más concretamente el que se va a emplear en el proyecto es el entorno Keras-tensorflow. Para ello será necesario trabajar con pyopenCL y estamos entonces en un ámbito eminentemente software que requerirá de extracción de buenas comparativas con otros tipos de tecnologías (CPU-GPU)Ruiz Quintana, D. (2020). Implementación e integración sobre Keras tensorflow de capas neuronales desarrolladas con OpenCL-Verilog implementadas sobre FPGA. http://hdl.handle.net/10251/152432TFG