Aviso: para depositar documentos, por favor, inicia sesión e identifícate con tu cuenta de correo institucional de la UCM con el botón MI CUENTA UCM. No emplees la opción AUTENTICACIÓN CON CONTRASEÑA
 

Implementaci ́on del algoritmo SUnSAL (Spectral Unmixing by Variable Splitting and Augmented Lagrangian) para desmezclado espectral en im ́agenes hiperespectrales de la superficie terrestre mediante s ́ıntesis de alto nivel sobre hardware reconfigurable.

dc.contributor.advisorBascones García, Daniel
dc.contributor.advisorGonzález Calvo, Carlos
dc.contributor.authorRey Gisbert, Enrique
dc.date.accessioned2023-09-20T15:28:30Z
dc.date.available2023-09-20T15:28:30Z
dc.date.issued2023
dc.degree.titleGrado en Ingeniería Informática
dc.descriptionTrabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2022/2023.
dc.description.abstractEn este trabajo de fin de grado se ha realizado una implementaci ́on de un algoritmo de desmezclado espectral lineal conocido como SUnSAL (Spectral Unmixing by Variable Splitting and Augmented La-grangian) sobre tarjetas de aceleración basadas en FPGAs a trav ́es de s ́ıntesis de alto nivel (HLS). Para ello, se ha utilizado el entorno de desarrollo Xilinx Vitis Unified Software Platform, a través del cual se ha acelerado por hardware el algoritmo con el objetivo de optimizar el rendimiento. Finalmente, y tras analizar en detalle los datos de latencia y consumo de hardware, se ha ejecutado el algoritmo en una tarjeta de aceleraci ́on Xilinx Alveo U250 utilizando los datos de una imagen hiperespectral capturada por el sensor hiperespectral AVIRIS (Airborne Visible / Infrared Imaging Spectrometer ) y una librería espectral de endmembers del servicio geol ́ogico de Estados Unidos (USGS). En primer lugar, se da una introducción a los conceptos básicos del análisis hiperespectral como disciplina científica, explorando sus múltiples aplicaciones y exponiendo de manera rigurosa la estructura de las imágenes hiperespectrales. A continuación, se presenta el concepto de hardware reconfigurable, dentro del cual se prioriza la explicación de la estructura y el diseño de las FPGAs, y se detallan sus ventajas e inconvenientes respecto de un ASIC, una CPU convencional o una GPU. Seguidamente, se expone en detalle el concepto de síntesis de alto nivel y varias herramientas que permiten explotar esta tecnolog ́ıa, explorando las posibilidades que ofrece el entorno Xilinx Vitis Unified Software Platform junto con sus varios módulos, entre los cuales encontramos Vitis HLS o Vitis Analyzer. Adicionalmente, se explica la instalación de todo el entorno desde cero, se da una breve descripción del proceso de compilación que se lleva a cabo para la síntesis de alto nivel y se detalla con mucho rigor la estructura de los archivos de diseño y configuración. Por ́ultimo, y como objetivo principal del trabajo, se presenta el algoritmo SUnSAL como técnica de desmezclado espectral lineal, se desarrolla el proceso completo para su implementación y aceleración por hardware en Xilinx Vitis Unified Software Platform utilizando directivas de aceleración embebidas en el código a través de HLS, se analizan los resultados de latencia y consumo de hardware, y se ejecuta el algoritmo sobre una tarjeta de aceleración Xilinx Alveo U250 con datos hiperespectrales reales. Como recursos adicionales, se incluyen los códigos utilizados a lo largo de la implementación y los reportes de síntesis obtenidos en las emulaciones y ejecuciones del algoritmo SUnSAL. Para la ejecución sobre la tarjeta de aceleración Xilinx Alveo U250 se han utilizado unos servidores de computación de alto rendimiento de la universidad ETH Z ̈urich accesibles a través del programa HACC (Heterogeneous Accelerated Compute Clusters) de la empresa AMD (Advanced Micro Devices), que también se detallan.
dc.description.abstractIn this work, an implementation of a linear spectral unmixing algorithm known as SUnSAL (Spectral Unmixing by Variable Splitting and Augmented Lagrangian) has been performed on FPGA-based acceleration cards through high-level synthesis (HLS). For this purpose, the Xilinx Vitis Unified Software Platform development environment has been used, through which the algorithm has been hardware accelerated in order to optimize the performance. Finally, and after analyzing in detail the latency and hardware consumption data, the algorithm has been executed on a Xilinx Alveo U250 acceleration card using data from a hyperspectral image captured by the hyperspectral sensor AVIRIS (Airborne Visible / Infrared Imaging Spectrometer ) and a spectral library from the United States Geological Survey (USGS). First, an introduction to the basic concepts of hyperspectral analysis as a scientific discipline is given, exploring its multiple applications and rigorously exposing the structure of hyperspectral images. Then, the concept of reconfigurable hardware is presented, with priority given to the explanation of the structu- re and design of FPGAs and their advantages and disadvantages with respect to an ASIC, a conventional CPU and a GPU. Next, the concept of high-level synthesis and several tools that allow exploiting this technology are explained in detail, exploring the possibilities offered by the Xilinx Vitis Unified Software Platform environment together with its various modules, among which we find Vitis HLS or Vitis Analyzer. Ad- ditionally, the installation of the entire environment from scratch is explained, a brief description of the compilation process that is carried out for high-level synthesis is given, and the structure of the design and configuration files is rigorously detailed. Finally, and as the main objective of the work, the SUnSAL algorithm is presented as a linear spectral unmixing technique, the complete process for its implementation and hardware acceleration in Xilinx Vitis Unified Software Platform is developed using acceleration directives embedded in the code through HLS, the latency and hardware consumption results are analyzed, and the algorithm is executed on a Xilinx Alveo U250 acceleration card with real hyperspectral data. As additional resources, codes used throughout the implementation and synthesis reports obtained from emulations and runs of the SUnSAL algorithm are included. For the execution on the acceleration card Xilinx Alveo U250, high-performance computing servers from ETH Z ̈urich University were used, some of which are accessible through the HACC (Heterogeneous Accelerated Compute Clusters) program from AMD (Advanced Micro Devices). These are also detailed.
dc.description.departmentDepto. de Arquitectura de Computadores y Automática
dc.description.facultyFac. de Informática
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/87837
dc.language.isospa
dc.page.total102
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.cdu004(043.3)
dc.subject.keywordAnálisis hiperespectral
dc.subject.keywordHardware reconfigurable
dc.subject.keywordSíntesis de alto nivel
dc.subject.keywordDesmezclado espectral
dc.subject.keywordVitis
dc.subject.keywordAlveo
dc.subject.keywordSUnSAL
dc.subject.keywordAVIRIS
dc.subject.keywordHyperspectral analysis
dc.subject.keywordreconfigurable hardware
dc.subject.keywordHigh-level synthesis
dc.subject.keywordSpectral unmixing
dc.subject.ucmInformática (Informática)
dc.subject.unesco33 Ciencias Tecnológicas
dc.titleImplementaci ́on del algoritmo SUnSAL (Spectral Unmixing by Variable Splitting and Augmented Lagrangian) para desmezclado espectral en im ́agenes hiperespectrales de la superficie terrestre mediante s ́ıntesis de alto nivel sobre hardware reconfigurable.
dc.title.alternativeImplementation of the SUnSAL (Spectral Unmixing by Variable Splitting and Augmented Lagrangian) algorithm for spectral unmixing in hyperspectral images of the Earth’s surface through high level synthesis on reconfigurable hardware.
dc.typebachelor thesis
dc.type.hasVersionAM
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication7091b4d5-39d3-464a-be38-0863f757e2c9
relation.isAdvisorOfPublication7888cab2-e944-4a9d-aa87-90e483db5a05
relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery7091b4d5-39d3-464a-be38-0863f757e2c9

Download

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
51470_ENRIQUE_REY_GISBERT_Memoria_TFG_ENRIQUE_REY_GISBERT_2404368_153946360.pdf
Size:
20.39 MB
Format:
Adobe Portable Document Format