論文の概要: Harnessing FPGA Technology for Enhanced Biomedical Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12439v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 08:51:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:31:42.355608
• Title: Harnessing FPGA Technology for Enhanced Biomedical Computation
• Title（参考訳）: バイオメディカル計算のためのハーネス化FPGA技術
• Authors: Nisanur Alici, Kayode Inadagbo, Murat Isik
• Abstract要約: この研究は、CNN、Recurrent Neural Networks (RNN)、Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)、Deep Belief Networks (DBNs)のような洗練されたニューラルネットワークフレームワークを掘り下げる。 レイテンシやスループットなどの性能指標を評価することにより,高度なバイオメディカルコンピューティングにおけるFPGAの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research delves into sophisticated neural network frameworks like Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory Networks (LSTMs), and Deep Belief Networks (DBNs) for improved analysis of ECG signals via Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). The MIT-BIH Arrhythmia Database serves as the foundation for training and evaluating our models, with added Gaussian noise to heighten the algorithms' resilience. The developed architectures incorporate various layers for specific processing and categorization functions, employing strategies such as the EarlyStopping callback and Dropout layer to prevent overfitting. Additionally, this paper details the creation of a tailored Tensor Compute Unit (TCU) accelerator for the PYNQ Z1 platform. It provides a thorough methodology for implementing FPGA-based machine learning, encompassing the configuration of the Tensil toolchain in Docker, selection of architectures, PS-PL configuration, and the compilation and deployment of models. By evaluating performance indicators like latency and throughput, we showcase the efficacy of FPGAs in advanced biomedical computing. This study ultimately serves as a comprehensive guide to optimizing neural network operations on FPGAs across various fields.
• Abstract（参考訳）: この研究は、CNN(Convolutional Neural Networks)、RNN(Recurrent Neural Networks)、LSTM(Long Short-Term Memory Networks)、DBN(Deep Belief Networks)といった高度なニューラルネットワークフレームワークを掘り下げて、Field Programmable Gate Arrays(FPGA)を介してECG信号の解析を改善する。 MIT-BIH Arrhythmia Databaseは、アルゴリズムのレジリエンスを高めるためにガウスノイズを追加し、モデルのトレーニングと評価の基盤として機能する。 開発されたアーキテクチャでは、特定の処理と分類機能のために様々なレイヤが組み込まれており、EarlyStoppingコールバックやDropoutレイヤのような戦略を使ってオーバーフィッティングを防ぐ。 さらに、本論文では、PYNQ Z1プラットフォーム用に調整されたTensor Compute Unit(TCU)アクセラレータの作成について詳述する。 DockerのTensilツールチェーンの構成、アーキテクチャの選択、PS-PL設定、モデルのコンパイルとデプロイなど、FPGAベースの機械学習を実装するための徹底的な方法論を提供する。 レイテンシやスループットなどの性能指標を評価することにより,高度なバイオメディカルコンピューティングにおけるFPGAの有効性を示す。 この研究は、様々な分野にわたるFPGA上でのニューラルネットワーク操作を最適化するための包括的なガイドとなる。

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