Adaptive Approximate Computing in FPGA-basierter Bildverarbeitung

Eigenmittelfinanziertes Projekt


Details zum Projekt

Projektleiter/in:
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Teich

Projektbeteiligte:
Dr.-Ing. Stefan Wildermann
Jutta Pirkl

Beteiligte FAU-Organisationseinheiten:
Lehrstuhl für Informatik 12 (Hardware-Software-Co-Design)

Akronym: AdaptAC
Projektstart: 24.08.2016
Projektende: 31.12.2017


Abstract (fachliche Beschreibung):


Das Entwurfsparadigma des ungenauen Rechnens zielt darauf ab, Ungenauigkeit bei der Berechnung gegen Verbesserungen bezüglich Performanz, Ressourcenverbrauch und Leistungs- bzw. Energieaufnahme einzutauschen, indem die Fähigkeit vieler Anwendungen genutzt wird eine gewissen Qualitätsverlust zu tolerieren, wie beispielsweise in der Multimediasignalverarbeitung.



Da die Auswirkungen bestimmter Approximationsgrade auf die wahrgenommene Qualität sowohl von den Eingangsdaten als auch der Anwendungsumgebung und den Nutzerpräferenzen abhängen, sollen in diesem Projekt Konzepte eines selbst-adaptiven Bild- bzw. Videoverarbeitungssystems untersucht werden, welches mit partieller Hardware-Rekonfiguration dynamisch Operatoren unterschiedlicher Genauigkeit austauschen kann.


Publikationen

Pirkl, J., Becher, A., Echavarria Gutiérrez, J.A., Teich, J., & Wildermann, S. (2017). Self-Adaptive FPGA-Based Image Processing Filters Using Approximate Arithmetics. In Proceedings of the 20th International Workshop on Software and Compilers for Embedded Systems (pp. 89-92). Sankt Goar, DE.

Zuletzt aktualisiert 2018-07-09 um 14:08