FRH - Investigación y Posgrado

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    Comparación de Vitis - AI y FINN para implementar redes neuronales convolucionales en FPGA
    (Martín German Gonzalez, 2024) Urbano Pintos, Nicolás; Lacomi, Héctor Alberto; Lavorato, Mario Blas
    Las redes neuronales convolucionales (CNN) son esenciales para la clasificación y detección de imágenes, y su implementación en sistemas embebidos resulta cada vez más atractiva debido a su tamaño compacto y bajo consumo energético. Los FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) han surgido como una opción prometedora, gracias a su baja latencia y alta eficiencia energética. Vitis AI y FINN son dos entornos de desarrollo que automatizan la implementación de CNN en FPGA. Vitis AI utiliza una unidad de procesamiento de aprendizaje profundo (DPU) y aceleradores de memoria, mientras que FINN se basa en una arquitectura de transmisión de datos (streaming) y ajusta la paralelización. Ambos entornos implementan técnicas de cuantización de parámetros para reducir el uso de memoria. Este trabajo extiende comparaciones previas al evaluar ambos entornos mediante la implementación de cuatro modelos con diferentes cantidades de capas en la plataforma FPGA Kria KV260 de Xilinx. Se describe en detalle el proceso completo, desde el entrenamiento hasta la evaluaci´on en FPGA, incluyendo la cuantización y la implementación en hardware. Los resultados muestran que FINN proporciona menor latencia, mayor rendimiento y mejor eficiencia energética que Vitis AI. No obstante, Vitis AI destaca por su simplicidad en el entrenamiento de modelos y facilidad de implementación en FPGA. El hallazgo principal del estudio es que, al aumentar la complejidad de los modelos con más capas, las diferencias de rendimiento y eficiencia energética entre FINN y Vitis AI se reducen notablemente.
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    Arquitectura de receptor GPS definido por software
    (2016) Larosa, Facundo Santiago; Mignone, Martín Nicolás; Ghignone, Ramiro Adrián; Castelucci Vidal, Iván; Giampetruzzi, Julián Guido; Guanca, Aníbal
    El objetivo del proyecto es desarrollar una arquitectura de receptor GPS definido por software con características de interés para la modelización de la trayectoria de un vector / vehículo aéreo, tales como: alta tasa de actualización de datos, incorporación de algoritmos de corrección de datos, reducción del tiempo de sincronización de los lazos de seguimiento del receptor, implementación de algoritmos de navegación con acoplamiento débil o fuerte y la integración de sensores inerciales para complementar la navegación.