Implementación de aceleradores OpenCL sobre FPGA de funciones básicas necesarias en algoritmos utilizados en "deep learning"

En los algoritmos utilizados en "deep learning", como es el caso de las "Convolution neural networks", se utilizan varias fucniones matemáticas muy costosas computacionalmente. Se pretende en este TFM acelerar esas funciones mediante el uso de Kernel implementados en FPGAs, compilados desde OpenCL, y manejados desde programas que funcionan en la máquina que se pretende acelerar y que maneja, bien C++, o bien python. Uno de los objetivos fundamentales del TFM es establecer comparativas que nos permitan determinar el soporte host ideal, el sistema de comunicación ideal host-kernel, y la implementación del OpenCL óptimo.Compadre Ochando, J. (2018). Implementación de aceleradores OpenCL sobre FPGA de funciones básicas necesarias en algoritmos utilizados en "deep learning". http://hdl.handle.net/10251/115347TFG