Implementações Eficientes de Random Forest em FPGA de Baixo Custo para Internet das Coisas e Computação de Borda - Silva, Alysson; Silva, Olavo; Moreira, Icaro; Nacif, José A.; Ferreira, Ricardo (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2024: Anais do XXV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2024)
Random Forest é uma abordagem robusta e amplamente utilizada em aprendizado de máquina. Embora existam diversas implementações paralelas em FPGA, não há estudos comparativos entre essas abordagens. Neste trabalho, comparamos implementações baseadas em multiplexadores, equações e tabelas, utilizando diferentes modelos de FPGAs. Demonstramos que, dependendo da ferramenta de síntese utilizada por cada fabricante, um tipo de descrição pode ser mais apropriado. Esta pesquisa propõe uma avaliação sistemática dessas implementações, com foco na redução de recursos para aplicações em computação de borda e Internet das Coisas. Os resultados indicam que é possível obter uma redução de até 43 vezes nos recursos utilizados, sem comprometer a acurácia. Além das técnicas tradicionais, exploramos também quantização, diagramas de decisão binária, algoritmos de agrupamento k-means e Random Forest com dois níveis.