Open Access
Title: Implementierung einer Tensor Processing Unit mit dem Fokus auf Embedded Systems und das Internet of Things
Other Titles: Implementation of a Tensor Processing Unit with focus on Embedded Systems and the Internet of Things
Language: German
Authors: Fuhrmann, Jonas
Keywords: Maschinelles Lernen;Tensor Processing Unit;FPGA;VHDL;Embedded Systems;Internet of Things;Computer Vision;Künstliche Intelligenz;Machine Learning;Tensor Processing Unit;FPGA;VHDL;Embedded Systems;Internet of Things;Computer Vision;Artificial Intelligence
Issue Date: 14-Dec-2018
Abstract: 
Maschinelles Lernen findet immer mehr Anwendung in unserem Alltag, aber auch sicherheitskritische
Systeme werden immer häufiger mit ML-Verfahren ausgestattet. Diese
Arbeit gibt einen Einblick in die Realisierung eines Machine-Learning-Co-Prozessors für
Embedded Systems und IoT-Geräte. Dabei wurde eine skalierbare Architektur mit Anlehnung
an Google’s Tensor Processing Units umgesetzt. Kleinere Systeme können so
mit diesem Beschleuniger ausgestattet werden und neben der parallelen Ausführung von
ML-Modellen noch andere Echtzeitaufgaben übernehmen.

Machine learning is more and more applied in our everyday life, but also safety critical
systems are increasingly equipped with ML procedures. This paper gives an insight into
the implementation of a machine learning co-processor for embedded systems and IoT
devices. A scalable architecture based on Google’s Tensor Processing Units was implemented.
This allows smaller systems to be equipped with this accelerator and to perform
other real-time tasks in addition to the parallel execution of ML models.
URI: https://reposit.haw-hamburg.de/handle/20.500.12738/8527
Institute: Department Informatik 
Type: Thesis
Thesis type: Bachelor Thesis
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