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Rekonfigurierbare Architekturen

Entwurf einer konfigurierbaren, massiv parallelen Computer-Vision Vektorprozessorarchitektur und einer Abbildungsmethodik für Anwendungen zur Objekterkennung auf eingebetteten Systemen

Bild zum Projekt Entwurf einer konfigurierbaren, massiv parallelen Computer-Vision Vektorprozessorarchitektur und einer Abbildungsmethodik für Anwendungen zur Objekterkennung auf eingebetteten Systemen

Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. Guillermo Payá Vayá

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. S. Nolting, Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

Mai 2016 - Oktober 2017

Kurzbeschreibung:

Die steigende Komplexität von aktuellen Computer-Vision-Algorithmen für das autonome Fahren, wie z.B. Objekterkennung und Klassifizierung mit Hilfe neuronaler Netze, stellt eine Herausforderung für Automobilzulieferer dar. Das Bereitstellen einer schritthaltenden Verarbeitung (Echtzeitfähigkeit), ist selbst mit aktuellen technischen Plattformen speziell unter der Rahmenbedingung eines sehr geringen Leistungsverbrauchs von wenigen Watt schwer zu erreichen. Ziel dieses Projektes ist der Entwurf eines neuen Ansatzes eines applikationsspezifischen Vektorprozessors füreingebettete und FPGA-Plattformen. Durch die modulare Struktur und Konfigurierbarkeit in Verbindung mit einer besonders für die Implementierung von Automotive-Anwendungen geeigneten Abbildungsmethodikund unter Verwendung neuartiger funktionale Mechanismen soll der bekannte Overhead anderer Plattformen (z.B. GPU) behoben werden. Ein FPGA-basierter Prototyp am Ende des Projektes soll die Leistungsfähigkeit des Vektorprozessorkonzepts für eine ausgewählte Anwendung demonstrieren.

 

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TUKUTURI

Bild zum Projekt TUKUTURI

Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

M. Sc. Florian Giesemann

Laufzeit:

November 2011 - April 2013

Förderung durch:

Wege in die Forschung II

Kurzbeschreibung:

In dem TUKUTURI-Projekt wird die VHDL-Beschreibung einer für ASIC-Synthese optimierten soft core Prozessorarchitektur auf FPGAs übertragen und die Eignung spezieller Funktionseinheiten für spezifische Anwendungen hinsichtlich Performanz und Flächenbedarf untersucht.

 

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