Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Cariowa, G." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Hardware-efficient algorithms for implementation of the GHM discrete multiwavelet transform kernels
Autorzy:
Cariow, A.
Cariowa, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114256.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
multiwavelets
GHM
fast algorithms
implementation complexity reduction
FPGA implementation
Opis:
In this correspondence, we discuss two efficient algorithms for the execution of forward (FDMWT) and inverse (IDMWT) discrete multiwavelet transform basic operations with reduced computational complexities. We used multiwavelet basis proposed by Geronimo, Hadrin, and Massopust (GHM). The direct implementation of GHM-FDMWT basic operation requires 23 multiplications and 19 additions. The direct implementation of GHM-IDMWT basic operation requires 23 multiplication and 16 additions. At the same time, our solutions allow designing the computation procedures, which take only 10 multiplications plus 15 additions for GHM-FDMWT basic operation and 10 multiplications plus 10 additions for GHM-IDMWT basic operation
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2016, 62, 6; 190-192
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hardware-Efficient Structure of the Accelerating Module for Implementation of Convolutional Neural Network Basic Operation
Autorzy:
Cariow, A.
Cariowa, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114320.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
convolution neural network
Winograd’s minimal filtering
algorithm
implementation complexity reduction
FPGA implementation
Opis:
This paper presents a structural design of the hardware-efficient module for implementation of convolution neural network (CNN) basic operation with reduced implementation complexity. For this purpose we utilize some modification of the Winograd’s minimal filtering method as well as computation vectorization principles. This module calculate inner products of two consecutive segments of the original data sequence, formed by a sliding window of length 3, with the elements of a filter impulse response. The fully parallel structure of the module for calculating these two inner products, based on the implementation of a naïve method of calculation, requires 6 binary multipliers and 4 binary adders. The use of the Winograd’s minimal filtering method allows to construct a module structure that requires only 4 binary multipliers and 8 binary adders. Since a high-performance convolutional neural network can contain tens or even hundreds of such modules, such a reduction can have a significant effect.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2018, 64, 2; 40-42
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hardware-Efficient Schemes of Quaternion Multiplying Units for 2D Discrete Quaternion Fourier Transform Processors
Autorzy:
Cariow, A.
Cariowa, G.
Chicheva, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114724.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
discrete quaternion Fourier transform
fast algorithms
implementation complexity reduction
FPGA implementation
Opis:
In this paper, we offer and discuss three efficient structural solutions for the hardware-oriented implementation of discrete quaternion Fourier transform basic operations with reduced implementation complexities. The first solution – a scheme for calculating sq product, the second solution – a scheme for calculating qt product, and the third solution – a scheme for calculating sqt product, where s is a so-called i -quaternion, t is an j - quaternion, and q – is an usual quaternion. The direct multiplication of two usual quaternions requires 16 real multiplications (or two-operand multipliers in the case of fully parallel hardware implementation) and 12 real additions (or binary adders). At the same time, our solutions allow to design the computation units, which consume only 6 multipliers plus 6 two input adders for implementation of sq or qt basic operations and 9 binary multipliers plus 6 two-input adders and 4 four-input adders for implementation of sqt basic operation.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2017, 63, 6; 206-208
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A rationalized structure of processing unit to multiply 3x3 matrices
Zracjonalizowana struktura jednostki procesorowej do mnożenia macierzy trzeciego stopnia
Autorzy:
Cariow, A.
Sysło, W.
Cariowa, G.
Gliszczyński, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156551.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
układ mnożenia macierzy
redukcja złożoności sprzętowej
implementacja na FPGA
matrix multiplier
hardware complexity reduction
FPGA implementation
Opis:
This paper presents a high-speed parallel 3x3 matrix multiplier structure. To reduce the hardware complexity of the multiplier structure, we propose to modify the Makarov's algorithm for 3?3 by 3?3 matrix multiplication. The process of matrix product calculation is successively decomposed so that a minimal set of multipliers and fewer adders are used to generate partial results which are combined to generate the final results. Thus, our proposed modification reduces the number of adders compared to the direct implementation of the Makarov's algorithm, and takes advantage of parallelism of calculation offered by field-programmable gate arrays (FPGA's).
W pracy została przedstawiona struktura jednostki procesorowej do wyznaczania iloczynu dwóch macierzy trzeciego stopnia. W odróżnieniu od implementacji naiwnego sposobu zrównoleglenia obliczeń wymagającego 27 układów mnożących proponowana równoległa struktura wymaga tylko 22 układa mnożących. A ponieważ układ mnożący pochłania znacznie więcej zasobów sprzętowych platformy implementacyjnej niż sumator, to minimalizacja układów mnożących przy projektowaniu mikroelektronicznych jednostek procesorowych jest sprawą nadrzędną. Zasada budowy proponowanej jednostki oparta jest na realizacji autorskiej modyfikacji metody Makarova, z tym, że implementacja naszej modyfikacji wymaga o 38 sumatorów mniej niż implementacja metody Makarova. Zaproponowana struktura może bycz z powodzeniem zastosowana do akceleracji obliczeń w podsystemach cyfrowego przetwarzania danych zrealizowanych na platformach FPGA oraz zaimplementowana w dowolnym środowisku sprzętowym, na przykład zrealizowana w postaci układu ASIC. W tym ostatnim przypadku niewątpliwym atutem wyróżniającym przedstawione rozwiązanie jest to, że zaprojektowany w ten sposób układ będzie zużywać mniej energii oraz wydzielać mniej ciepła.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 7, 7; 677-680
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies