Approximate Computing nutzt die inhärente Fehlertoleranz von Anwendungen, um Qualität für Ressourceneinsparungen einzutauschen. Diese Dissertation präsentiert ein Framework zur systematischen Integration und optimalen Parametrisierung von Approximationen in FPGA-basierten Bildverarbeitungssystemen. Es basiert auf einer Bibliothek flexibel skalierbarer Komponenten, nutzt Modelle für die Abschätzung von Qualität und Ressourcenverbrauch und integriert eine geeignete Optimierungsstrategie. Fallstudien zeigen die Effizienz der vorgeschlagenen Methoden.
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Approximate Computing nutzt die inhärente Fehlertoleranz von Anwendungen, um Qualität für Ressourceneinsparungen einzutauschen. Diese Dissertation präsentiert ein Framework zur systematischen Integration und optimalen Parametrisierung von Approximationen in FPGA-basierten Bildverarbeitungssystemen. Es basiert auf einer Bibliothek flexibel skalierbarer Komponenten, nutzt Modelle für die Abschätzung von Qualität und Ressourcenverbrauch und integriert eine geeignete Optimierungsstrategie. Fallstudi...
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