• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@FSM Vakıf
  • Fakülteler / Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
  • Öğe Göster
  •   DSpace@FSM Vakıf
  • Fakülteler / Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Real-Time Hardware Acceleration of Low Precision Quantized Custom Neural Network Model on ZYNQ SoC

Thumbnail

Göster/Aç

Ana makale (15.76Mb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess

Tarih

2023

Yazar

Erenoğlu, Ayşe Kübra
Tatar, Güner

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

ERENOĞLU, Ayşe Kübra & Güner TATAR. "Real-Time Hardware Acceleration of Low Precision Quantized Custom Neural Network Model on ZYNQ SoC". 5th International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications, HORA 2023, (2023): 1-6.

Özet

Achieving a lower memory footprint and reduced computational density in neural network models requires the use of low-precision models. However, existing techniques typically rely on floating-point arithmetic to preserve accuracy, which can be problematic for convolutional neural network models (CNNs) with substantial memory requirements when using floating-point numbers. Additionally, larger bit widths lead to higher computational density in hardware architectures. This has resulted in the need for current models to become deeper network models with sometimes billions, of parameters to address contemporary problems, thereby increasing computational complexity and causing memory allocation issues. These challenges render existing hardware accelerators insufficient. In scenarios where hardware complexity can be traded-off for accuracy, the adoption of model quantization enables the utilization of limited hardware resources for implementing neural networks. From a hardware design standpoint, employing quantized models offers notable advantages in terms of speed, memory utilization, and power consumption compared to traditional floating-point arithmetic. To this end, we propose a method for detecting network intrusions by quantizing weight and activation functions using the Brevitas library in a custom multi-layer detector. We conducted real-time experimentation of the technique on the ZYNQ System-on-Chip (SoC) using the FINN framework, which enabled deep neural network extraction within Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), resulting in an accuracy rate of approximately 92%. We selected the UNSW-NB15 dataset, which was generated by the Australian Cyber Security Center (ACCS), for the investigation.

Kaynak

5th International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications, HORA 2023

Bağlantı

https://hdl.handle.net/11352/4631

Koleksiyonlar

  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü [67]
  • Scopus İndeksli Yayınlar / Scopus Indexed Publications [630]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@FSM

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber || Kütüphane || FSM Vakıf Üniversitesi || OAI-PMH ||

FSM Vakıf Üniversitesi, İstanbul, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
FSM Vakıf Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@FSM:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.