Confronto di acceleratori embedded per reti di navigazione

Abstract

Una rete di navigazione ottica che gira su una workstation non dice niente su cosa accadrà a bordo. Il calcolatore di un piccolo satellite ha una frazione della potenza e un budget energetico rigido, e la scelta dell'acceleratore decide se l'algoritmo è utilizzabile o resta un esercizio.

La tesi porta la stessa rete su tre famiglie di acceleratori e misura, sulle stesse immagini, accuratezza, latenza ed energia per inferenza.

Obiettivi

1. Portare una rete di stima di posa già addestrata su GPU embedded, VPU e FPGA.
2. Misurare la perdita di accuratezza introdotta dalla quantizzazione su ciascuna piattaforma.
3. Misurare latenza ed energia per inferenza in condizioni confrontabili.
4. Ricavare il compromesso fra accuratezza e consumo per un caso di missione.

Metodologia

1. Esportazione del modello in un formato comune e conversione per ciascun ambiente.
2. Quantizzazione con lo stesso insieme di calibrazione, per non favorire nessuna piattaforma.
3. Misure di latenza su un lotto di immagini identico, a regime termico raggiunto.
4. Misura dell'energia con alimentatore strumentato, separando il consumo statico da quello di inferenza.
5. Confronto dell'accuratezza rispetto al modello non quantizzato.

Contributi attesi

1. Una procedura di confronto ripetibile fra acceleratori, non legata al caso specifico.
2. La tabella accuratezza, latenza ed energia sulle tre piattaforme.
3. Un'indicazione motivata per la scelta dell'hardware in una missione futura.

Strumenti

Python, PyTorch, strumenti di conversione dei rispettivi ambienti, schede di sviluppo del laboratorio, alimentatore strumentato.