MASÁR, F. Inference neuronové sítě na zařízení ZYNQ [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Student ve své práci vytvořil řešení, které může zkvalitnit výsledky celé řady světových výzkumných skupin zabývajících se odolností proti poruchám v rámci inference neuronových sítí. Práce má také publikační potenciál. Proto navrhuji souhrnné hodnocení stupněm A - výborně .
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Zadání této bakalářské práce navazovalo na činnost, kterou student řešil v rámci předmětu Projektové praxe. Samotná implementace akcelerátoru NVDLA na čipu Zynq je komplikovaná. Student navíc přinesl aplikační rozšířeni v podobě injekce chyb, což v budoucnu umožňuje výzkumníkům určovat vlastnosti inference neuronových sítí v chybovém hardwaru přesně oproti dříve používaných simulacích. | ||
| Práce s literaturou | Student pracoval s literaturou velmi aktivně. Sám si vyhledával zdroje zejména z manuálů a dalších vědeckých prací. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Student pracoval velmi samostatně, průběžně mě však pravidelně informoval o stavu řešení a všechny klíčové kroky byly konzultovány. | ||
| Aktivita při dokončování | Student pracoval na této práci průběžně, práce byla dokončena včas a všechny připomínky byly do textu zapracovány. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Student svou práci prezentoval na konferenci Excel, kde získal ocenění odborné veřejnosti. Výsledek jsem také představil při neformálních diskuzích na mezinárodní konferenci DATE (Design, Automation and Test in Europe), kde ostatní výzkumníky zaujal. Proto ve spolupráci s autorem budeme chtít tuto práci publikovat ve formě příspěvku na některé z konferencí. |
Celkově se jedná o velmi kvalitní BP, navrhuji její zařazení do některé ze soutěží, případně udělení ocenění z úrovně fakulty či univerzity.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Student se musel zabývat problémy, které jsou obvykle na FIT předmětem magisterského studia. Technicky bylo nutné zprovoznit pokročilý systém s FPGA (včetně přípravy kompletní infrastruktury s OS PetaLinux pro toto FPGA). Samotný návrh a realizace řešení (třebaže s využitím výchozích příkladů dostupných pro daný HW) taktéž představovalo netriviální úlohu. Téma proto hodnotím na úrovni bakalářského studia jako značně obtížné. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 100 | Technická zpráva má vysokou úroveň, popis je velmi srozumitelný a doplněný přehlednými ilustracemi ve vysoké kvalitě. K prezentační stránce nemám výhrady. | |
| Formální úprava technické zprávy | 99 | Text má vysokou formální úroveň s naprostým minimem nedostatků, které zde není třeba uvádět. | |
| Práce s literaturou | 99 | Práce čítá 32 relevantních referencí, které jsou v textu řádně citovány. Až na pár nepodstatných drobností nemám výhrad. | |
| Realizační výstup | 95 | V rámci práce vznikl pokročilý HW-SW simulátor neurální architektury ResNet na moderním FPGA pro možnost vyhodnocování poruch při inferenci modelu. Jeho funkce byla předvedena autorem práce a je funkční v souladu se zadáním a informacemi v technické zprávě. Nedostatek lze spatřovat jen v absenci komentářů v řídicím programu, což je však vyváženo faktickými přínosy výsledné implementace. Systém využívá jako základ některých volně dostupných podpůrných modulů a příkladů k použité platformě, návrh rozšíření pro injekci a simulaci poruch je dílem autora s inspirací podobným řešením popsaným v literatuře. Jejich přenesení do FPGA umožnilo značně urychlit výpočty. | |
| Využitelnost výsledků | Jedná se o hodnotnou experimentální platformu, která je schopna poskytnout publikovatelné vědecké výsledky. |
eVSKP id 156344