Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Transport triggered array processor for vision applications

Safarpour, Mehdi; Hautala, Ilkka; Bordallo López, Miguel; Silvén, Olli (2019-08-08)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2019093030526.pdf (441.9Kt)
nbnfi-fe2019093030526_meta.xml (31.40Kt)
nbnfi-fe2019093030526_solr.xml (31.00Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1007/978-3-030-27562-4_26

Safarpour, Mehdi
Hautala, Ilkka
Bordallo López, Miguel
Silvén, Olli
Springer Nature
08.08.2019

Safarpour M., Hautala I., Bordallo López M., Silvén O. (2019) Transport Triggered Array Processor for Vision Applications. In: Pnevmatikatos D., Pelcat M., Jung M. (eds) Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling, and Simulation. SAMOS 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11733. Springer, Cham, https://doi.org/10.1007/978-3-030-27562-4_26

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© Springer Nature Switzerland AG 2019. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in Lecture Notes in Computer Science. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-27562-4_26.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1007/978-3-030-27562-4_26
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2019093030526
Tiivistelmä

Abstract

Low-level sensory data processing in many Internet-of-Things (IoT) devices pursue energy efficiency by utilizing sleep modes or slowing the clocking to the minimum. To curb the share of stand-by power dissipation in those designs, ultra-low-leakage processes are employed in fabrication. Those limit the clocking rates significantly, reducing the computing throughputs of individual cores. In this contribution we explore compensating for the substantial computing power needs of a vision application using massive parallelism. The Processing Elements (PE) of the design are based on Transport Triggered Architecture. The fine grained programmable parallel solution allows for fast and efficient computation of learnable low-level features (e.g. local binary descriptors and convolutions). Other operations, including Max-pooling have also been implemented. The programmable design achieves excellent energy efficiency for Local Binary Patterns computations.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [37744]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen