Estudio de la implementación del algoritmo K-Means sobre varias arquitecturas

Croce, Juan Ignacio (2021). Estudio de la implementación del algoritmo K-Means sobre varias arquitecturas. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: Estudio de la implementación del algoritmo K-Means sobre varias arquitecturas
Author/s:
  • Croce, Juan Ignacio
Contributor/s:
  • Pérez Jiménez, Marina
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Computadores
Date: June 2021
Subjects:
Freetext Keywords: K-Means; Comunicaciones por satélite; FPGA; GPU; Vivado
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El presente proyecto de fin de grado consiste en la implementación de uno de los algoritmos de clasificación no supervisada más utilizados en ingeniería: K-Means[5], sobre una serie de plataformas para estudiar el consumo y valorar la viabilidad de implementar dichos algoritmos sobre un sistema que pueda ir embebido en un satélite artificial, con el objetivo de que las imágenes sean procesadas antes de ser enviadas y no tener que realizar los cálculos posteriormente en La Tierra. Permitiendo un mayor ahorro en ancho de banda de comunicaciones, coste energético de la transmisión de datos y coste de procesamiento para los sistemas de comunicaciones. Como entrada del algoritmo de clasificación se utilizarán imágenes que provienen del satélite Landsat 8[27], previamente pre-procesadas, con el fin de identificar las diferentes zonas de la imagen, lo que facilitará que los datos sean posteriormente analizados utilizando otros algoritmos. Para la realización de este proyecto se llevarán a cabo varias tareas de documentación, estudio de las técnicas necesarias para el desarrollo de los algoritmos y su implementación en las diferentes plataformas. Las herramientas que se utilizarán para llevar a cabo el desarrollo e implementación del algoritmo sobre una FPGA [2] son las herramientas de: • Xilinx[7] - Vivado HLS[6] y Vivado[6]. • La herramienta para CPU[1] AMD64[10], ARMHF[11] y ARM64[11] es GCC[14]. • La herramienta para la implementación de GPU[3] es CUDA[12]. Abstract: This project is the idea of using classification algorithms on satellites. To that end we have chosen the K-Means [5] algorithm, which is one of the most common of the non-supervised classification algorithms. The algorithm will be implemented on a series of architectures which are CPU[1], GPU[3] and FPGA[2]. These implementations will be studied, specifically, in the power usage, the heat dissipation required, and the time required for completion. This is done to assess the viability of each one and to pick which one complies best with the environment it will be exposed to. The input for the algorithm are images, sourced from the satellite Landsat 8[27], with the purpose of identifying different parts of the images. This will aid later stages in more thorough examination of the data with higher complexity algorithms. In order to accomplish the proposed goals, a series of documentation tasks will be done, alongside the study of development techniques needed for the development of the algorithm for the various architectures. The tools and software required for the achievement of the project are the following: for FPGA[2], from Xilinx[7] the tools Vivado HLS[6] and Vivado[6]; for GPU[3], from Nvidia the CUDA[12] compiler; for CPU[1] as its various forms, the GCC[14] project.

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Item ID: 68426
DC Identifier: https://oa.upm.es/68426/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68426
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 07 Sep 2021 09:32
Last Modified: 07 Sep 2021 09:32
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