VHDL ile hücresel sinir ağı gerçeklemesi
Implementation of cellular neural network with VHDL
Yazar: MEHMET TÜKEL
Danışman: DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Görüntü işleme = Image processing ; Hücresel sinir ağları = Cellular neural networks ; Paralel işlemciler = Parallel processors ; VHDL = VHDL

Özet:
Bu çalışmada, Hücresel Sinir Ağı (HSA) modelinin yaklaşıklık yapılıp ileri Euler yöntemi kullanılarak ayrıklaştırılmış halinin VHDL ile gerçeklemesi yapılmıştır. Literatürde incelenen devrelerde görülen fazla kaydedici kullanımını, devrenin çalışma hızını düşürmeden ve tasarım karmaşıklığını fazlaca artırmadan giderme yoluna gidilmiştir. İncelenen devrelerde oldukça fazla kaydedici işgal eden, Hücresel Sinir Ağının komşuluk ilişkilerini ve giriş-çıkış işlerini kolaylaştırmayı sağlamak için hücrelerde kullanılan kaydedici dizilerinin yaptığı iş; FPGA yongaları üzerinde hazır bulunan Blok-RAM birimleri kullanılarak yapılmıştır. Önerilen tasarımda, HSA'nın giriş görüntüsü ve durumları için ek bir bellek kullanılmamıştır. Bu birimlerdeki görüntü kaydetme, okuma, güncelleme ve komşuluk ilişkileri; bu çalışmada önerilen bellek organizasyonu, görüntüyü parçalara ayırarak işleme yöntemi ve devrede işlenen görüntünün komşuluğunu sağlamak için tasarlanan yardımcı birimler vasıtasıyla yapılmıştır. Bir hücresel işlemcinin kapladığı yonga alanını az tutmak amacıyla hücresel kontrol olabildiğince basit tutulup karmaşık kontrol işlemleri genel kontrol birimine bırakılmıştır. Literatürdeki örneklerle aynı aritmetik birimi kullanan bu çalışmadaki hücresel işlemcinin, daha basit hücresel kontrol ve literatürdeki çalışmalarda kullanılan kaydedici dizisi yerine önerilen yöntemi kullanarak çok daha az kaydedici ve kısmen daha az kombinezonsal birim işgal ettiği görülmüştür. Bu çalışmada önerilen tasarımın avantajı, literatürdeki çalışmayla karşılaştırılması yapılarak sunulmuştur.

Abstract:
In this study a discretized version of Cellular Neural Network (CNN) was implemented with Very high speed integrated circuit Hardware Description Language (VHDL) using forward Euler approximation. When the design in literature was reviewed, it was seen that registers significantly affect chip area in these designs. The introduced design is focused on reducing chip area by reducing register occupation while not causing design complexity or lack in processing speed. Block-RAMs in Field Programmable Gate Arrays (FPGA) were used instead of previous designs? register arrays, which were designed to handle the relationship of the neighborhood and input-output communication. The proposed design does not require additional memory to store input image and states of the CNN. Storing, reading and updating image, also providing neighbor relations of image were done with the proposed method which includes an advance memory allocation, image partitioning and supplementary blocks for the relationship of the neighborhood. In order to reduce the chip area of cellular processors cellular control was simplified while complicated control tasks were left to main control. Cellular processors which have similar arithmetic units with previous designs occupy less combinatorial part and significantly less registers using the method proposed in this study. The advantage of this design is presented by comparing the proposed design in literature.