Approximate Computing on FPGAs
ACoF
Approximate Computing nutzt die Erkenntnis, dass viele Anwendungen des täglichen Lebens Ungenauigkeiten in Berechnungen zu einem gewissen Grad tolerieren, um dadurch Kosten und Leistungsverbrauch zu senken oder Performanzeigenschaften zu steigern. Dazu gehören z.B. die Gebiete Computer Vision, Maschinelles Lernen, Multimedia, Big Data und Gaming. Gerade in diesen Bereichen sind approximierte Berechnungen oft völlig ausreichend aufgrund von Einschränkungen der menschlichen Wahrnehmung, Redundanz oder Rauschen in Eingangsdaten. In diesem Projekt sollen neue Techniken für den Entwurf und die Optimierung von Funktionen approximierende Schaltnetze für FPGAs (engl. field-programmable gate arrays) untersucht werden. Diese Bausteine vereinigen die Vorteile der Geschwindigkeit von Hardware-Implementierungen mit der Programmierbarkeit von Software und werden in vielen Produkten des alltäglichen Lebens und sogar Cloud-Servern eingesetzt. Das Ziel unserer Forschung ist die Untersuchung a) neuer Methoden der approximierten Berechnung von Funktionen unter Ausnutzung FPGA-spezifischer Artefakte, insbesondere sog. DSP-Blöcke und BRAMs, b) neuer Fehlermetriken und von Berechnungsvorschriften für die Propagation von Fehlern durch Schaltnetze arithmetischer Module. Weiterhin sollen c) neue FPGA-spezifische Optimierungstechniken zur Entwurfsraumexploration und zur Synthese approximierender Schaltnetze für Schaltfunktionen mit mehreren Ausgängen erforscht sowie d) Hochsprachen zur Modellierung der Fehlerfortpflanzung sowie zur Synthese von approximierten Schaltkreisen in Verilog oder VHDL untersucht werden.
Publikationen
2024
- Brand M.:
Approximate and Reconfigurable Precision Instruction Set Processors for Tightly Coupled Processor Arrays (Dissertation, 2024)
DOI: 10.25593/open-fau-601
URL: https://open.fau.de/handle/openfau/31038
BibTeX: Download - Jungnitz N., Keszöcze O.:
SAS - A Framework for Symmetry-based Approximate Synthesis
Design Automation Conference (San Francisco, 23. Juni 2024 - 27. Juni 2024)
DOI: 10.1145/3649329.3658495
BibTeX: Download - Plagwitz P., Hannig F., Teich J., Keszöcze O.:
DSL-based SNN Accelerator Design using Chisel
27th Euromicro Conference Series on Digital System Design (DSD) (Paris, 27. August 2024 - 30. August 2024)
In: 2024 27th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD) 2024
BibTeX: Download - Plagwitz P., Hannig F., Teich J., Keszöcze O.:
SNN vs. CNN Implementations on FPGAs: An Empirical Evaluation
20th International Symposium on Applied Reconfigurable Computing. Architectures, Tools, and Applications (ARC) (Aveiro, 20. März 2024 - 22. März 2024)
In: Proceedings of the 20th International Symposium on Applied Reconfigurable Computing. Architectures, Tools, and Applications (ARC) 2024
DOI: 10.1007/978-3-031-55673-9_1
BibTeX: Download - Plagwitz P., Hannig F., Teich J., Keszöcze O.:
Compiler-based Processor Network Generation for Neural Networks on FPGAs
27th Workshop on Methods and Description Languages for Modelling and Verification of Circuits and Systems (MBMV) (Kaiserslautern, 14. Februar 2024 - 15. Februar 2024)
In: Proceedings of the 27th Workshop on Methods and Description Languages for Modelling and Verification of Circuits and Systems (MBMV) 2024
BibTeX: Download
2023
- Heil A., Keszöcze O.:
Fast Approximate AIG-Based Synthesis
In: Rolf Drechsler, Sebastian Huhn (Hrsg.): Advanced Boolean Techniques, Springer, 2023, S. 17 -- 32
ISBN: 978-3-031-28915-6
DOI: 10.1007/978-3-031-28916-3
BibTeX: Download - Plagwitz P., Hannig F., Teich J., Keszöcze O.:
To Spike or Not to Spike? A Quantitative Comparison of SNN and CNN FPGA Implementations
(2023)
Open Access: https://arxiv.org/abs/2306.12742
URL: https://arxiv.org/abs/2306.12742
BibTeX: Download
(online publication) - Pradhan C., Letras M., Teich J.:
Efficient Table-based Function Approximation on FPGAs using Interval Splitting and BRAM Instantiation
In: ACM Transactions on Embedded Computing Systems 22 (2023), S. 1-24
ISSN: 1539-9087
DOI: 10.1145/3580737
BibTeX: Download
2022
- Echavarria Gutiérrez JA., Keszöcze O., Teich J.:
Probability-based DSE of Approximated LUT-based FPGA Designs
15th IEEE Dallas Circuits and Systems Conference (Dallas, 17. Juni 2022 - 19. Juni 2022)
DOI: 10.1109/dcas53974.2022.9845591
BibTeX: Download - Echavarria Gutiérrez JA., Wildermann S., Keszöcze O., Khosravi F., Becher A., Teich J.:
Design and Error Analysis of Accuracy-configurable Sequential Multipliers via Segmented Carry Chains
In: it - Information Technology (2022)
ISSN: 1611-2776
DOI: 10.1515/itit-2021-0040
BibTeX: Download - Heil A., Keszöcze O.:
Fast Approximate AIG-Based Synthesis
International Workshop on Boolean Problems (Bremen, 22. September 2022 - 23. September 2022)
BibTeX: Download - Keszöcze O.:
BDD-based Error Metric Analysis, Computation and Optimization
In: IEEE Access 10 (2022), S. 14013 - 14028
ISSN: 2169-3536
DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3140557
URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9669272
BibTeX: Download - Keszöcze O.:
Precision- and Accuracy-Reconfigurable Processor Architectures—An Overview
In: IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs 69 (2022), S. 2661 - 2666
ISSN: 1057-7130
DOI: 10.1109/TCSII.2022.3173753
BibTeX: Download - Sommer J., Özkan MA., Keszöcze O., Teich J.:
Efficient Hardware Acceleration of Sparsely Active Convolutional Spiking Neural Networks
In: IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems 41 (2022), S. 3767 - 3778
ISSN: 0278-0070
DOI: 10.1109/TCAD.2022.3197512
BibTeX: Download - Sommer J., Özkan MA., Keszöcze O., Teich J.:
Efficient Hardware Acceleration of Sparsely Active Convolutional Spiking Neural Networks
International Conference on Hardware/Software Codesign and System Synthesis (CODES+ISSS) (Shanghai, 7. Oktober 2022 - 14. Oktober 2022)
DOI: 10.1109/tcad.2022.3197512
BibTeX: Download - Sommer J., Özkan MA., Keszöcze O., Teich J.:
DSP-Packing: Squeezing Low-precision Arithmetic into FPGA DSP Blocks
International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL) (Belfast, United Kingdom, 29. August 2022 - 2. September 2022)
In: IEEE Proceedings of the 32nd International Conference on Field Programmable Logic and Applications 2022
DOI: 10.1109/FPL57034.2022.00035
BibTeX: Download
2021
- Bosio A., O'Connor I., Traiola M., Echavarria Gutiérrez JA., Teich J., Abdullah Hanif M., Shafique M., Hamdioui S., Deveautour B., Girard P., Virazel A., Bertels K.:
Emerging Computing Devices: Challenges and Opportunities for Test and Reliability*
IEEE European Test Symposium (ETS) (Virtual Conference, 24. Mai 2021 - 28. Mai 2021)
In: Proceedings of the 26th IEEE European Test Symposium (ETS) 2021
DOI: 10.1109/ETS50041.2021.9465409
BibTeX: Download - Echavarria Gutiérrez JA., Wildermann S., Keszöcze O., Khosravi F., Becher A., Teich J.:
On the Approximation of Accuracy-configurable Sequential Multipliers via Segmented Carry Chains
(2021)
URL: http://arxiv.org/abs/2105.05588
BibTeX: Download
(online publication) - Echavarria Gutiérrez JA., Wildermann S., Teich J.:
Approximate Logic Synthesis of Very Large Boolean Networks
Design, Automation and Test in Europe, DATE 2021, February 1-5, 2021 (Alpexpo, Grenoble, 1. Februar 2021 - 5. Februar 2021)
In: Design, Automation and Test in Europe, DATE 2021 2021
DOI: 10.23919/date51398.2021.9473952
BibTeX: Download - Keszöcze O., Brand M., Witterauf M., Heidorn C., Teich J.:
Aarith: An Arbitrary Precision Number Library
ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (virtual conference, 22. März 2021 - 26. März 2021)
DOI: 10.1145/3412841.3442085
BibTeX: Download - Keszöcze O., Kießling M.:
Approximate Computing Extensions for the Clash HDL Compiler
Workshop Methoden und Beschreibungssprachen zur Modellierung und Verifikation von Schaltungen und Systemen (virtuelle Konferenz, 18. März 2021 - 19. März 2021)
BibTeX: Download - Schuster A., Heidorn C., Brand M., Keszöcze O., Teich J.:
Design Space Exploration of Time, Energy, and Error Rate Trade-offs for CNNs using Accuracy-Programmable Instruction Set Processors
2nd International Workshop on IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning (ITEM) (Virtual Event, 13. September 2021 - 17. September 2021)
In: Springer, Cham (Hrsg.): Joint European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2021), Switzerland: 2021
DOI: 10.1007/978-3-030-93736-2_29
BibTeX: Download - Traiola M., Echavarria Gutiérrez JA., Bosio A., Teich J., O'Connor I.:
Design Space Exploration of Approximation-Based Quadruple Modular Redundancy Circuits
International Conference On Computer Aided Design (Virtual conference, 1. November 2021 - 4. November 2021)
In: Proceedings of the International Conference on Computer-Aided Design, ICCAD 2021
DOI: 10.1109/iccad51958.2021.9643561
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2020
- Brand M., Witterauf M., Bosio A., Teich J.:
Anytime Floating-Point Addition and Multiplication – Concepts and Implementations
Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP 2020) (Manchester, U.K., 6. Juli 2020 - 8. Juli 2020)
In: Proceedings of the 31st IEEE International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors 2020
DOI: 10.1109/ASAP49362.2020.00034
BibTeX: Download - Echavarria Gutiérrez JA., Wildermann S., Khosravi F., Teich J.:
An Approximate Sequential Multiplier with Segmented Carry Chain and Variable Accuracy
AxC20: 5th Workshop on Approximate Computing (San Francisco, CA, 19. Juli 2020 - 24. Juli 2020)
BibTeX: Download - Traiola M., Echavarria Gutiérrez JA., Bosio A., Teich J., O'Connor I.:
Design Space Exploration of an Approximation-Based Fully Reliable TMR Alternative
8th Prague Embedded Systems Workshop (Horoměřice, 6. November 2020 - 7. November 2020)
Open Access: https://www12.cs.fau.de/downloads/echavarria/pub/Design_Space_Exploration_of_an_Approximation-Based_Fully_Reliable_TMR_Alternative.pdf
BibTeX: Download - Wendler A., Keszöcze O.:
A fast BDD Minimization Framework for Approximate Computing
Design, Automation and Test in Europe (ALPEXPO, Grenoble, France, 9. März 2020 - 13. März 2020)
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