Vezetők: Prof. Szolgay Péter, Dr. Nagy Zoltán
Kapcsolat: szolgay.peter@itk.ppke.hu , nagy.zoltan@itk.ppke.hu
A kutatólaboratóriumban analóg és digitális áramkörök tervezésével, mérésével foglalkozunk. A korábbi években több, a laborban megtervezett áramkör is legyártásra került. Jelenleg a fő fókusz digitális áramkörök tervezése és megvalósítása programozható logikai eszközökön. Az alkalmazások széles kört ölelnek fel komplex fizikai rendszerek szimulációjától az képfeldolgozáson keresztül a bioinformatikai adatbázisokban történő keresések gyorsításáig. Kis méretű és fogyasztású képfeldolgozó architektúrát dolgoztunk ki a Pilóta nélküli légi járművek laboratóriummal. Egy hibrid FPGA-CPU alapú objektumfelismerő architektúrát valósítottunk meg, amely egy protéziskar-vezérlő vizuális elemző alrendszere.
A rendszerek feladatait az FPGA tömb és a processzorok között osztottuk fel, az építőelemek számítási teljesítményének mérése alapján. Töltött alfa-hélix detektáló algoritmust gyorsítottunk FPGA-n a Fehérjeszerkezeti és Proteomikai Kutatócsoporttal. Mikromágneses tömbök szimulációját gyorsítottuk FPGA-n az Optika, Magnonika és Új Generációs Hardver Laborral együttműködve. Az áramkörök tervezése során a hagyományos hardverleíró nyelvek (VHDL, Verilog) mellett egyre nagyobb szerepet kap a magas szintű szintézis, amely lehetővé teszi az architektúra C/C++ nyelven történő leírását.
Áramlástani feladat megoldásának gyorsítása FPGA-n: Lökéshullámok egy scramjet hajtómű 2D-s keresztmetszetében
Jövőbeli kutatási irányok, együttműködési lehetőségek
Laborunk közreműködik számítás intenzív feladatok futásának gyorsításában programozható logikai eszközökön. Az algoritmusok futási teljesítményének teljesítményének elemzése után azonosítjuk a szűk keresztmetszeteket és a feladatot particionáljuk a különböző architektúrák között (CPU-GPU-FPGA).
Fontosabb publikációk
- Fejér, A., Nagy, Z., Benois-Pineau, J., Szolgay, P., de Rugy, A. and Domenger, J-P. (2022). Hybrid FPGA–CPU-Based Architecture for Object Recognition in Visual Servoing of Arm Prosthesis. Journal of Imaging 8:2 p. 44.
- Zarandy, A., Horvath, A. and Szolgay, P. (2018). CNN Technology-Tools and Applications. IEEE Circuits and Systems Magazine 18:2 pp. 77-89.
- Nagy, Z., Nemes, Cs., Hiba, A., Csík, Á., Kiss, A., Ruszinkó, M. and Szolgay, P. (2014). Accelerating unstructured finite volume computations on field-programmable gate arrays. Concurrency and Computation: Practice and Experience 26(3) pp. 615-643.
