FPGA-Based Neural Network Accelerators for Space Applications: A Survey

要約

宇宙ミッションはますます野心的になりつつあり、宇宙船のコンピューティングシステムの上に高性能が必要です。
それに応じて、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）は、柔軟性、費用対効果、放射線耐性の可能性のために大きな関心を集めています。
同時に、ニューラルネットワーク（NNS）は、自律操作、センサーデータ分析、データ圧縮などの宇宙ミッションタスクを実行する能力について認識されています。
この調査は、FPGAベースのNNアクセラレータを宇宙アプリケーションに実装することを目的とした研究者にとって貴重なリソースとして機能します。
既存の文献を分析し、傾向とギャップを特定し、将来の研究の方向性を提案することにより、この作業は、これらの加速器がオンボードコンピューティングシステムを強化する可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Space missions are becoming increasingly ambitious, necessitating high-performance onboard spacecraft computing systems. In response, field-programmable gate arrays (FPGAs) have garnered significant interest due to their flexibility, cost-effectiveness, and radiation tolerance potential. Concurrently, neural networks (NNs) are being recognized for their capability to execute space mission tasks such as autonomous operations, sensor data analysis, and data compression. This survey serves as a valuable resource for researchers aiming to implement FPGA-based NN accelerators in space applications. By analyzing existing literature, identifying trends and gaps, and proposing future research directions, this work highlights the potential of these accelerators to enhance onboard computing systems.

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