Повышение энергоэффективности нейросетевых вычислений с использованием NVDLA на ПЛИС

Носкова, Е.С.; Захаров, И.Е.; Шкандыбин, Ю.Н.; Рыкованов, С.Г.

Samara University Repository

Welcome to the Samara University repository!

This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.

The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.

Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.

Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).

Use the archive for study, research, and professional development!

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Носкова, Е.С.
dc.contributor.author	Захаров, И.Е.
dc.contributor.author	Шкандыбин, Ю.Н.
dc.contributor.author	Рыкованов, С.Г.
dc.date	2022-01
dc.date.accessioned	2025-08-27T05:20:49Z	-
dc.date.available	2025-08-27T05:20:49Z	-
dc.date.issued	2022-01
dc.identifier.identifier	Dspace\SGAU\20220305\96078
dc.identifier.citation	Носкова, Е.С. Повышение энергоэффективности нейросетевых вычислений с использованием NVDLA на ПЛИС/ Е.С. Носкова, И.Е. Захаров, Ю.Н. Шкандыбин, С.Г. Рыкованов // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46, № 1. – С. 160-166. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-914.
dc.identifier.uri	10.18287/2412-6179-CO-914
dc.identifier.uri	http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22747	-
dc.description.abstract	На сегодняшний день актуальна проблема создания высокопроизводительных и энергоэффективных аппаратных платформ для решения задач искусственного интеллекта. Популярным решением этой проблемы является использование ускорителей глубокого обучения для запуска нейросетей, таких как графические процессорные устройства и тензорные процессорные устройства. Компания NVIDIA предлагает программный комплекс NVDLA, позволяющий конструировать нейросетевые ускорители на базе открытого исходного кода. Данная статья описывает полный цикл создания прототипа ускорителя NVDLA на ПЛИС, а также тестирование полученного решения путем запуска на нем нейронной сети Resnet-50. В завершение предоставляется оценка производительности и энергопотребления прототипа NVDLA ускорителя относительно GPU и CPU, результаты которой показывают превосходство NVDLA по многим характеристикам.
dc.language	rus
dc.publisher	Самарский национальный исследовательский университет
dc.relation.ispartofseries	46;1
dc.title	Повышение энергоэффективности нейросетевых вычислений с использованием NVDLA на ПЛИС
dc.title.alternative	Towards energy-efficient neural network calculations
dc.type	Article
dc.identifier.scsti	50.33.04
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Povyshenie-energoeffektivnosti-neirosetevyh-vychislenii-s-ispolzovaniem-NVDLA-na-PLIS-96078
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Povyshenie-energoeffektivnosti-neirosetevyh-vychislenii-s-ispolzovaniem-NVDLA-na-PLIS-96078
Appears in Collections:	Журнал "Компьютерная оптика"

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
18 Носкова-Захаров-Рыкованов_SV(Pics)-KI-Lit-JuN-MI-MA-JuN2.pdf		881.93 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record