Masterarbeit: Vergleich von Machine Learning Implementierungen auf SoCs / FPGAs
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DEIN PROJEKT IM ÜBERBLICK
FPGAs werden immer häufiger direkt an der Sensorik
fürs „Preprocessing“ verwendet, um die Merkmale
direkt zu Beginn zu extrahieren und damit die
Übertragungsmenge zu verringern.
Mittlerweile bietet jeder große FPGA-Hersteller ein eigenes Framework und spezialisierte IP-Cores für Machine Learning Anwendungen an. In dieser Arbeit sollen die verschiedenen Ansätze implementiert und verglichen werden.
Zusammengefasst
Analyse der verfügbaren Machine Learning
Frameworks für FPGAs
Auswahl eines spezifischen Frameworks und FPGAs
anhand von Kriterien
Erstellung einer Machine Learning Pipeline für
Training und Inferenz in Python
Implementierung eines neuronalen Netzes mit Hilfe
des Frameworks auf der gewählten
FPGA-Plattform
Ausführung des Netzes auf der FPGA-Plattform
Messung der Performance des Netzes auf der
FPGA-Plattform
Optimierung des Netzes anhand der
Messparameter
Vergleich der Performance mit bestehenden
Ansätzen
DAS BRINGST DU FÜR UNS MIT
Du studierst Elektrotechnik, Informatik oder eine
vergleichbare Studienrichtung
Erste Erfahrung in der FPGA-Entwicklung mit VHDL
oder SystemVerilog
Grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und
Python
Spaß an der Entwicklung zukünftiger
SoC-Systemlösungen
DAS SIND WIR
Ein inhabergeführtes
Softwareentwicklungsunternehmen mit Fokus auf den
Bereichen Software Development und Embedded
Systems
Mehr als 170 Vollblut-Entwickler*innen die in
Teams unterschiedlicher Nationalitäten und
Altersstufen zusammenarbeiten
Wir arbeiten seit mehr als 35 Jahren an der
Umsetzung von Projekten vom Sensor bis in die
Cloud
Was wir sein wollen: Ein großer Bestandteil in
deinem Lebenslauf! Darum freuen wir uns auf dich
und dein Talent!
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Disciplines
Society, Politics & Interdisciplinary Studies, Computer Science, Data, AI, Engineering & Technology, Natural Sciences & Mathematics
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Kontakt
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Lochhamer Schlag 21
82166 Gräfelfing , GermanyBettina Opitz
089 89868146
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