Openfpga Araçları Kullanılarak Chipıgnite Üretim Hattında (Shuttle) Ürettirilmek Üzere Özelleştirilmiş Rısc-V Tabanlı Bir Yapay Sinir Ağı İşlemcisi Bu Projede Geliştirilmektedir. Projede Chipıgnite'In Üretim İçin Verdiği Alan Ve Tasarım Kuralları İzlenerek Bant Çıkışı Tasarım (Tapeout) Üretime Gönderilecektir. Yapay Sinir Ağlar Çarpma-Toplama İşlemleri (Multiply-Accumulate, Mac) Ve Önceden Eğitilmiş Model Sabitleri İle Çalıştırılan Doğrusal Olmayan Genel Amaçlı Sınıflama, Regresyon Ve Kestirim Algoritmalarıdır. Bu Algoritmaları Açık Kaynaklı Rısc-V İşlemci Mimarisi İle Gerçeklemek Amacıyla Ve Enerji Tüketimini Ve Hesaplamadaki Gecikmeyi Asgariye İndirebilmek İçin Mnıst El Yazısı Veri Tabanını Sınıflayan Bir Yapay Sinir Ağı Model Geliştirilecektir. Bu Uygulamada Nöron Aktivasyonlarını Hesaplarken 3 Farklı Senaryodaki Performansların Karşılaştırılması Amaçlanmaktadır. Birinci Senaryoda Hem Mnıst Validasyon Görüntüleri Hem De Model Katsayıları Lut'Ta Saklanıp Sınıflama İşlemi Fpga İçinde Yapılır. İkinci Senaryoda Sadece Model Katsayıları Lut'Ta Tutulur, Mnıst Görüntüleri Girdi Olarak Geldikçe Mac İşlemleri Lut'Tan Katsayılar Çekilerek Yapılır. Üçüncü Senaryoda Lut Görüntü Ve Model Katsayısını Saklamak Amacıyla Kullanılmaz, Bütün Parametreler Ve Mnıst Görüntüleri 24'Er Bitlik Girdi Olarak Satır Satır Okunur Ve Sınıflama İşlemi Yapılır. Tasarlanan Rısc-V İşlemci Mimarisinin Rtl Şematiği, Davranışsal Modeli, Statik Zamanlama Analizi, Zemin Planı Ve Performans Metrikleri (Referans Mnıst Model İçin Farklı Tasarımlarımızın Karşılaştırılması) Projenin Raporunda Ve Sunumunda Detaylı Olarak Anlatılacaktır. Elde Edilen Fpga Mimarisindeki Katsayılar Değiştirilerek Herhangi Bir Sensör Verisi Sınıflanabilir (Örneğin Biyosensör Okuma Devrelerinde Virüs Var/Yok, Sıcaklık Sensörü Okuma Devrelerinde Yangın Var/Yok) Veya İleriye Dönük Zaman Serisi Kestirim İşlemleri Yapılabilir.
