Adaptive Approximate Computing in FPGA-basierter Bildverarbeitung

Internally funded project


Project Details

Project leader:
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Teich

Project members:
Dr.-Ing. Stefan Wildermann
Jutta Pirkl

Contributing FAU Organisations:
Lehrstuhl für Informatik 12 (Hardware-Software-Co-Design)

Acronym: AdaptAC
Start date: 24/08/2016
End date: 31/12/2017


Abstract (technical / expert description):


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.


Publications

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.

Last updated on 2018-07-09 at 14:08