Implementación de algoritmos de aprendizaje automático en procesadores softcores basados en ARM

Abstract

El presente informe describe la implementación de un sistema mínimo con un procesador softcore ARM Cortex-M1 en un FPGA de la familia Artix-7 utilizando la tarjeta de desarrollo Nexys-A7 y ejecutando un modelo de aprendizaje automático entrenado empleando TensorFlow Lite Micro. Se muestra así mismo un comportamiento consistente del modelo en tres escenarios distintos: simulación en QEMU de un SoC ARM Cortex-M3, una tarjeta de desarrollo con un SoC Cortex-M4F y en un diseño con procesador softcore en un FPGA.

The present work describe the implementation of a minimal system with an ARM CortexM1 softcore processor in an Artix-7 Family FPGA using the Nexys-A7 development board and executing a machine learning model trained employing TensorFlow Lite Micro. Likewise, a consistent behavior of the model is shown in three different scenarios: simulation in QEMU of an ARM Cortex-M3 SoC, a development board with a Cortex-M4F SoC and in a design with a softcore processor in an FPGA.