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Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Analyse auf Register Transfer Level (RTL) Ebene des
vom Fraunhofer IMS in Verilog entwickelten RV32IM RISC-V Prozessors durchgeführt und der
Configurable Accelerator Engine for Convolution Operations (Caeco) als Hardware-Beschleuniger
für Maschinelles Lernen (ML) integriert. Das Design wurde speziell auf das Lesen von Caecodaten
und auf das Interrupt-Verhalten getestet und verifiziert. Das Schreiben von Caecodaten wurde
zwar auf RTL Ebene simuliert, allerdings nicht auf dem Field Programmable Gate Arrays (FPGA)
verifiziert. Durch einen erarbeiteten Hardware- und Software-Entwicklungsfluss werden beide
Stränge optimiert und parallelisiert. Die Hardware-Entwicklung wurde in eine Gitlab Development
and Operations (DevOps) Umgebung integriert, wodurch das Design im Project Batch Flow Modus
der Vivado 2020.1 IDE automatisiert simuliert, synthetisiert und auf der Entwicklungsplatine
Nexys4 DDR implementiert wird. Die Verifizierungsgrundlage bildet der entwickelte Programm-
Code, der für die RTL Simulation, für die Simulation im Instruktionssimulator riscvOVPsim
der Firma Imperas und dem Debugging des Designs auf dem FPGA genutzt wird. Letzteres
wurde in der Eclipse IDE durchgeführt, wobei der JTAG Olimex ARM-USB-Tiny-H Adapter als
Debug-Schnittstelle eingesetzt worden ist. Die Schnittstelle der beiden Entwicklungsstränge bilden
zwei eigens geschriebene Rust Programme und das Xilinx Programm data2mem, durch die die
kompilierten ELF Dateien in xilinx-kompatible MEM bzw. COE Dateien umgewandelt werden.