The K-means algorithm is widely used to find correlations between data in different application domains. However, given the massive amount of data stored, known as Big Data, the need for high-speed processing to analyze data has become even more critical, especially for real-time applications. A solution that has been adopted to increase the processing speed is the use of parallel implementations on FPGA, which has proved to be more efficient than sequential systems. Hence, this paper proposes a fully parallel implementation of the K-means algorithm on FPGA to optimize the system's processing time, thus enabling real-time applications. This proposal, unlike most implementations proposed in the literature, even parallel ones, do not have sequential steps, a limiting factor of processing speed. Results related to processing time (or throughput) and FPGA area occupancy (or hardware resources) were analyzed for different parameters, reaching performances higher than 53 millions of data points processed per second. Comparisons to the state of the art are also presented, showing speedups of more than 15573× over a partially serial implementation.
This work proposes a high-throughput implementation of the Otsu automatic image thresholding algorithm on Field Programmable Gate Array (FPGA), aiming to process high-resolution images in real-time. The Otsu method is a widely used global thresholding algorithm to define an optimal threshold between two classes. However, this technique has a high computational cost, making it difficult to use in real-time applications. Thus, this paper proposes a hardware design exploiting parallelization to optimize the system’s processing time. The implementation details and an analysis of the synthesis results concerning the hardware area occupation, throughput, and dynamic power consumption, are presented. Results have shown that the proposed hardware achieved a high speedup compared to similar works in the literature.
RESUMO A indústria da construção civil tem um grande potencial para a reciclagem de resíduos mediante a incorporação desses materiais como agregados. O resíduo de EVA (Etileno-Acetato de Vinila) vem sendo utilizado como uma alterativa na produção de compósitos cimentícios leves em conjunto com fibras vegetais de Attalea funifera Martius (piaçava), como reforço. Neste trabalho, procurou-se modelar as propriedades mecânicas de resistência à compressão, resistência à tração e módulo de deformação de argamassas contendo agregados não convencionais como EVA e fibras de piaçava. Foi utilizado um modelo de regressão polinomial com três variáveis explicativas para modelar cada propriedade mecânica, utilizando como variáveis independentes as porcentagens de EVA e fibras presentes na mistura, e a relação água/cimento do material. A qualidade de ajuste dos modelos foi avaliada por meio de testes hipótese, e por critérios estatísticos, dentre deles Shapiro-Wilk, Durbin-Watson, Breusch-Pagan, coeficientes de determinação R2 e critério PRESS (Prediction Error Sum of Squares). Os resultados indicam que os modelos construídos reproduzem satisfatoriamente o comportamento do material. Por meio de simulações realizadas com os modelos propostos, constatou-se que a fibra de piaçava pode ser utilizada como reforço para melhorar as propriedades de resistência à tração e módulo de deformação para a argamassa, dessa forma, foi possível identificar uma proporção ótima entre os agregados.
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