本文關(guān)鍵詞：基于Zynq的LS-SVM算法加速器設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： 異構(gòu) 軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì) 片上系統(tǒng) 數(shù)據(jù)通路 高層次綜合

【摘要】：最小二乘支持向量機(jī)LS-SVM(Least Squares Support Vector Mechine)憑借訓(xùn)練效率高、泛化能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的在線或?qū)崟r(shí)健康管理,而在線、實(shí)時(shí)的系統(tǒng)健康管理平臺(tái)對(duì)計(jì)算性能、功耗、體積和重量上都存在嚴(yán)格的約束,因此,往往依托于嵌入式計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。由于LS-SVM算法的計(jì)算復(fù)雜度高,對(duì)計(jì)算資源要求也較高,采用傳統(tǒng)的基于FPGA的可重構(gòu)計(jì)算編程實(shí)現(xiàn)復(fù)雜,且對(duì)計(jì)算任務(wù)調(diào)度不靈活,然而近年來(lái),逐漸發(fā)展的異構(gòu)So C憑借并行化、可定制、低功耗的優(yōu)勢(shì),為復(fù)雜系統(tǒng)的在線實(shí)時(shí)健康管理提供了嶄新的解決思路。本文基于Xilinx公司最新的Zynq系列So C,實(shí)現(xiàn)LS-SVM算法的嵌入式計(jì)算加速器設(shè)計(jì),力圖解決嵌入式So C中處理器系統(tǒng)PS(Processing System)和可編程邏輯PL(Programmable Logic)的協(xié)同設(shè)計(jì)問題,以及基于高層次綜合(High Level Synthesis,HLS)開發(fā)方式的PL固件邏輯快速設(shè)計(jì)、仿真和驗(yàn)證問題,為以LS-SVM為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的在線或?qū)崟r(shí)健康管理應(yīng)用提供可行的解決方案,也為復(fù)雜算法的嵌入式高性能計(jì)算提供設(shè)計(jì)參考。首先,本文開展LS-SVM算法加速器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。根據(jù)LS-SVM算法的特點(diǎn)和異構(gòu)So C中軟硬件的處理特性,對(duì)計(jì)算任務(wù)進(jìn)行合理的軟硬件劃分,確定PS和PL兩部分的功能。進(jìn)而,通過構(gòu)建具有快速數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制的片上系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)異構(gòu)平臺(tái)下PS和PL之間的快速數(shù)據(jù)訪存。另外,針對(duì)整個(gè)算法的任務(wù)調(diào)度,進(jìn)行了片上系統(tǒng)的控制流程設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)基于異構(gòu)So C的流水計(jì)算。其次,在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上,開展算法加速器的數(shù)據(jù)通路和控制程序設(shè)計(jì)。根據(jù)軟硬件劃分結(jié)果,將算法中的核函數(shù)計(jì)算和線性方程組求解分別予以實(shí)現(xiàn)。針對(duì)核函數(shù)計(jì)算模塊,在PS部分進(jìn)行了軟件控制程序設(shè)計(jì);而對(duì)于計(jì)算復(fù)雜度最高的線性方程組求解模塊,選取喬里斯基分解(Cholesky decomposition)方法進(jìn)行求解,并基于HLS開發(fā)方式進(jìn)行數(shù)據(jù)通路設(shè)計(jì),進(jìn)而通過選擇循環(huán)展開、循環(huán)流水等優(yōu)化指令實(shí)現(xiàn)基于HLS的優(yōu)化方案設(shè)計(jì)。最后,為了驗(yàn)證本課題設(shè)計(jì)的合理性和有效性,將設(shè)計(jì)的LS-SVM算法加速器應(yīng)用到系統(tǒng)健康管理中重點(diǎn)關(guān)注的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題,并與PC平臺(tái)、ARM處理器以及Virtex-5可重構(gòu)計(jì)算平臺(tái),在計(jì)算效率、計(jì)算誤差、資源消耗、功耗以及開發(fā)周期等方面進(jìn)行了比較。最終實(shí)驗(yàn)表明,本文基于異構(gòu)So C的LS-SVM算法加速器能夠?yàn)榍度胧礁咝阅苡?jì)算應(yīng)用提供一種良好的解決方案,同時(shí),為基于HLS的開發(fā)設(shè)計(jì)提供參考。
【關(guān)鍵詞】：異構(gòu) 軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì) 片上系統(tǒng) 數(shù)據(jù)通路 高層次綜合
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP181;TP332
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-23
• 1.1 課題來(lái)源及研究的目的和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析11-20
• 1.2.1 相關(guān)基礎(chǔ)理論11-18
• 1.2.1.1 LS-SVM算法11-13
• 1.2.1.2 Zynq So C13-15
• 1.2.1.3 HLS15-18
• 1.2.2 SVM算法加速器研究及應(yīng)用現(xiàn)狀18-20
• 1.2.2.1 SVM算法加速器研究現(xiàn)狀18-19
• 1.2.2.2 SVM算法加速器應(yīng)用現(xiàn)狀19-20
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容20-22
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)22-23
• 第2章 LS-SVM算法加速器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)23-36
• 2.1 基于Zynq So C的軟硬件劃分23-27
• 2.1.1 軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)23-24
• 2.1.2 軟硬件劃分24-27
• 2.2 基于Zynq So C的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)27-33
• 2.2.1 處理器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)29-31
• 2.2.2 可編程邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)31-33
• 2.3 LS-SVM算法的任務(wù)調(diào)度設(shè)計(jì)33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-36
• 第3章 LS-SVM算法加速器的實(shí)現(xiàn)36-56
• 3.1 核函數(shù)計(jì)算模塊的實(shí)現(xiàn)36-37
• 3.2 線性方程組求解模塊的實(shí)現(xiàn)37-51
• 3.2.1 基于HLS的線性方程組求解模塊設(shè)計(jì)38-47
• 3.2.1.1 計(jì)算模式的選擇38-41
• 3.2.1.2 數(shù)據(jù)通路的設(shè)計(jì)41-47
• 3.2.2 基于HLS的線性方程組求解模塊優(yōu)化47-51
• 3.3 LS-SVM算法的任務(wù)調(diào)度實(shí)現(xiàn)51-55
• 3.4 本章小結(jié)55-56
• 第4章 LS-SVM算法加速器的性能評(píng)估56-68
• 4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)56-60
• 4.1.1 基于Zynq So C的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)57-59
• 4.1.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)59-60
• 4.1.2.1 PC平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)59
• 4.1.2.2 ARM處理器平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)59
• 4.1.2.3 Virtex-5 動(dòng)態(tài)重構(gòu)平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)59-60
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析60-67
• 4.3 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論68-70
• 參考文獻(xiàn)70-76
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及發(fā)明專利76-78
• 致謝78

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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本文編號(hào)：549256