Tanszéki konzulens: 

Szántó Péter mesteroktató Szoba: IE336 Tel.: +36 1 463-2066 Email: szanto (*) mit * bme * hu

A feladat célja egy látványos, valósidejű DNN (Deep Neural Network) demonstráció létrehozása FPGA és GPU alapú platformok felhasználásával. Demosntrációs szempontból megfelelő választás lehet pl. objektum vagy arc felismerés. További cél az elérhető árú Xilinx MPSoC platformok és az NVIDIA beágyazott platformjának összehasonlítása teljesítmény, késleltetés és fogyasztás szempontjából.

Az FPGA alapú fejlesztés a Xilinx Vitis AI szoftverével történik, a megvalósítás platformja pedig vagy az Avnet ULTRA96 kártya vagy a Xilinx ZCU104 fejlesztői kártya. Mindkét esetben a Xilinx DPU-v2 DNN architektúrájának használata a cél (ZCU104 információk), tehát nem szükséges saját DNN kiértékelő architektúrát fejleszteni.

Az NVIDA Jetson platformjára történő fejlesztés TensorRT segítségével történik. A megvalósítás platformja a Jetson TX2 (később esetleg a Jetson Xavier).

A feladatra több hallgató is jelentkezhet, azaz a teljes megvalósítás szétosztható.