Erfolgreicher Auftritt auf der Hannover-Messe 2022

FAU ESI beteiligte sich am Gemeinschaftsstand BayernInnovativ auf der Hannover-Messe 2022, die am 02.06.2022 zu Ende ging. Auch wenn die Hannover-Messe im Vergleich zu den „Vor-Pandemiejahren“  kleiner ausfiel, war das Interesse am „Future Hub“ in Halle 2 ungebrochen und der Publikumsverkehr absolut vergleichbar mit den Vorjahren. Wir freuen uns über die vielen spannenden Gespräche, die am Stand stattfanden. Wir zeigten dort einen Demonstrator vom Lehrstuhl für Informatik 12 (Hardware-Software-Co-Design) von ESI-Sprecher Prof. Dr.-Ing. Jürgen Teich, der eine Handzeichenerkennung via Deep Learning auf eng-gekoppelten Prozessorfeldern (TCPAs) zeigt.

Convolutional Neural Networks (CNNs) zur Implementierung von Deep-Learning-Strategien sind bei High-End-Beschleunigern (z.B. GPUs oder FPGAs) das Mittel der Wahl. Bei Eingebetteten Systemen fehlt jedoch meist die benötigte Rechenleistung dafür. Eng-gekoppelte Prozessorfelder (Tightly Coupled Processor Arrays, TCPAs) sind ideal zur ernergieeffizienten Beschleunigung von Programmen mit geschachtelten Schleifen. Der Demonstrator zeigt eine Handzeichenerkennung, die auf einem TCPA beschleunigt wird. Dabei nimmt er die Bewegung der Hand einer Person mit einer Webcam auf und versucht, die gezeigte Geste auf einer Robotor-Hand in Echtzeit nachzubilden. Dazu wird das Video auf ein FPGA geschickt, auf dem das TCPA prototypisch implementiert wurde, das ein trainiertes CNN ausführt. Hier zeigt sich eine immense Beschleunigung im Vergleich zu einer CPU-basierten Ausführung des CNNs trotz viel geringerer Taktrate. Aktuell laufen Arbeiten zur Umsetzung auf einem Chip in 22nm-Technologie.

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Kategorie: Allgemein, News Schlagworte: Invasive Computing, Messe