FPGA Tabanlı Dijital Damgalama Uygulaması için Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak IP Çekirdek Tasarımı

Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, BAP Doktora, 2024 - 2026

Proje Türü: Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje
Destek Programı: BAP Doktora
Başlama Tarihi: Nisan 2024
Bitiş Tarihi: Eylül 2026

Proje Özeti

Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) ve otonom sistemlerde üretilen görsel verilerin uç cihazlarda (Edge AI) doğrulanması siber güvenlik açısından kritik bir gereksinimdir. Derin öğrenme tabanlı görüntü damgalama yöntemleri yüksek güvenlik sunsa da, bu modellerin FPGA tabanlı donanım hızlandırıcılarında (DPU) çalıştırılması; INT8 kuantizasyonu kaynaklı sinyal sönümlenmesi (signal fading), işlem gecikmeleri ve 4K çözünürlük darboğazları yaratmaktadır. Bu tez çalışmasında, kısıtlı donanım kaynaklarına sahip uç cihazlar (Xilinx Kria KV260) için insan görsel sistemine (HVS) duyarlı, tam otonom ve donanım-farkındalıklı bir derin damgalama ekosistemi geliştirilmiştir. Dört aşamadan oluşan çalışmanın ilk fazında; Saliency haritaları kullanılarak 192-bit kapasiteli güven-kılavuzlu bir mimari kurulmuş ve tam bağlı katmanların 1x1 evrişimlere

dönüştürülmesiyle ağ %100 DPU uyumlu hale getirilmiştir. İkinci fazda, INT8 kuantizasyon darboğazı literatürde ilk kez fizikteki “Stokastik Rezonans” ilkesiyle aşılmıştır. Donanım girişine enjekte edilen kontrollü gürültü ile eşik-altı sinyaller okunabilir kılınmış ve Yumuşak Uzamsal Oylama (logit ortalaması) mekanizmasıyla 4K görüntülerde 384-bitlik kapasiteye ulaşılmıştır. Üçüncü fazda, tasarlanan “Asenkron Proxy Mimarisi” ile 1080p canlı önizleme 30 FPS’de sürdürülürken, yüksek güvenlikli damgalama isteğe bağlı olarak yüksek çözünürlüklü anlık görüntülere uygulanmıştır. Son fazda ise yazılım ve bellek (RAM) zafiyetlerini tamamen ortadan kaldıran AXI4-Stream tabanlı, sıfır gecikmeli (zero-latency) bir Donanım IP Çekirdeği sentezlenmiştir. Deneysel sonuçlar, sistemin siber ve fiziksel saldırılara karşı yüksek sağlamlık sağladığını; 4K Ultra-HD testinde Yumuşak Uzamsal Oylama ile 41,83 dB PSNR ve Gauss gürültüsü koşulunda %10,68 Bit Hata Oranı (BER) elde edildiğini göstermektedir.