Derin Neural Network Inference'de FPGA'lar için Vaka

Alan-Programlanabilir kapı Dizileri, sinir ağının sayısal grafiğini aynaya alan özel bir pozisyona sahiptir. Bu uzaysal hesaplama yaklaşım alt-ilinci düzey eğitim hatları ve yüksek enerji verimliliği ile, FPGA'lara güvenen gerçek zamanlı sistemler için temel oluşturur.

Bir FPGA'nın temel gücü, yeniden yapılandırılabilir bir mantık kumaşı vedash'te yatıyor; herhangi bir donanım değişikliği olmadan, sert tablolar ve enerji sabit olmayan, DSP dilimleri ve sabit devre dışı bırakabilen anılar için, FPGA'lar genellikle beş ila on kat daha iyi performans elde edebilir, özellikle de tam anlamıyla donanım değişikliği olmadan sabit bir şekilde sabitlenmiş bir şekilde sabitlenmiş bir şekilde sabitlenmiş bir şekilde sabitlenmiş bir şekilde sabitlenmiş bir şekilde sabitlenmiş bir şekilde sabitlenmiş durumda.

FPGA Inference Motorlarının Temel Mimari Özellikleri

Etkili donanım tasarımı, FPGA kaynaklarının sinir ağ operasyonlarına nasıl haritada olduğunu anlamalıdır:

  • [FONT=0]DSP Slices:[DSPT:1] Yüksek hızlı tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam tam zamanlı veya yüzer matematik ile uğraşan birimleri zorladı.
  • [FONT:0]Block RAM ve UltraRAM:[Dönetici: 0D:0)In-çip hafıza tek yönlü erişim ile. Bu tamponlar mağaza ağırlık matriks, aktivasyon haritaları ve orta sonuçlar. Sınırlı kapasite güçleri dikkatli tiling ve veri yeniden kullanımı stratejileri, özellikle büyük modeller için.
  • [FONT:0)Logic Hücreler (LUTs ve Flip-Flops): [Dönetici makineleri için kullanılan genel amaçlı mantık, aktivasyon işlevleri, veri routing, adres nesli ve Winograd transformatörler gibi küçük bir özel bloklar.
  • [FONT=0) Yüksek Hız Transceivers ve Memory Controllers:[Dönetici: 0:0) SerDes arabirimleri PCIe, Ethernet veya doğrudan DRAM bağlantısı için. Doğrudan bellek erişim motorları kapalı CPU katılımı olmadan kumaşlar arasında veri akış.

Başarılı bir hızlandırıcı bu kaynakları derinden bir boru hattına taşıyoruz. Her katman mekânı kayıt dışıdır: Özel bloklar konvolution, havuzlama, normalleştirme ve sıraya aktivasyon. meydan okuma, veri ve boşaltma sonuçları ve zaman içinde tüm hesaplama birimleri tutmaktır; dikkatli bir tampon tasarım, tiling ve zamanlama gerektiren bir denge.

End-to-Bit Tasarım Akışı: Trenli Modelden Bitstream

Bir FPGA inference hızlandırıcısı inşa etmek, köprülerin yazılım çerçevelerinin ve donanım sentezünün yapısal bir boru hattını takip eder.

1. Model Analizi ve Grafik Optimizasyonu

Süreç, PyTorch'tan önceden eğitilmiş bir model seçerek başlar, TensorFlow veya ONNX. Tasarımcılar bilgisayarlı operatörler ve mevziler, dikkat mekanizmaları, matrix multiplikasyonlar — giriş normalleştirme veya yumuşakmax gibi operasyonlar ev sahibi CPU'da kalabilirler.Bu adım, ölçümleme ve veri türleriyle sayılamaz.

2. Sayım ve Hassasiyet Azaltımı

Yüzücük nokta arithmetic FPGA mantığında pahalıdır. Quantization ağırlıkları azaltır ve düşük seviyeli tamsayılara aktivasyon;tipik olarak INT8, ancak giderek INT4, ikili veya blok yüzenlık için, ölçümleme genellikle 1– dört saat boyunca eğimli bir kattan fazla değişkenli katlama sırasındaki hızlama oranını azaltırken, yüksek çözünürlükte sabit devre dışı bırakmak için sabit devreleri azaltır.

3. Donanım Uygulama: Yüksek-Level Synthesis Versus Hand-Kod RTL

Donanım açıklaması Verilog veya VHDL'de yazılabilir, ancak çoğu geliştirici şimdi C++ veya SystemC'yi kayıt sonrası seviye mantığına dönüştüren yüksek çözünürlükte, HLS ve Intel HLS Compiler RTL gibi birçok cihaz daha optimize edilebilir. performans-kritik bileşenler için, daha sonra Winograd matrisleri, sparse matrisleri veya RLS kontrolleri için daha yüksek çözünürlükte bir şekilde kullanılabilir.

4. Memory Subsystem Architecture

FPGA’ sınırlı olan çip belleği, sabit tamponlar, giriş çizgisi-buffers ve her katmanı kanal parçalarında genişleten çift tamponlu (parçalı) DMAncy: bir tampon veya Huffman boru hattını beslemesi sırasında, diğeri 30.000'den fazla sabit kapasiteye sahip olan büyük modeller için, bu tür cihazlardaki her katmanı etkili bir şekilde değiştirir.

5. Host Entegrasyon ve Runtime Software

Pilotlar PCIe aracılığıyla ev sahibi bir CPU'ya bağlanır veya Vitis AI gibi bir yığın içerisinde bulunur: ev sahibi ve FPGA arasında bir derleme, bir koşu zaman API'si donanım detayları ve önceden inşa edilmiş IP çekirdeği (Deep Learning Processing Unit) ortak çalışır. Geliştiriciler Vitis AI gibi FPGA-accelal bir akış ile uyumlu bir API bağlantı kurarlar.

Yüksek performanslı bir CNN Hızlandırmasını Tasarlamak

Konvolutional sinir ağları, yüksek donanım kullanımı için hükmederek paralellik ve veri yerelliği dikkatli bir şekilde sömürü gerektirir:

  • [FONT:0]Loop Unrolling ve Pipelining:[Dönetici: Bir konvolution yedi nested döngüler kısmen birden çok paralel MAC ünitesi oluşturmak için kayıt dışı bırakılır. Pipelining yeni veriler her döngüyü sağlar, tezgahlardan kaçınır.
  • [FONT=0)Winograd Convolution:[DFLT:1) Bu algoritma, giriş karolarını ve filtreleri Winograd domainine dönüştürerek, element-bilitenin tam olarak uygun şekilde değiştirilmesini azaltabilir.DSP kullanımını ek ek eklentilere göre 225 ×'a kadar azaltabilir ve hafıza dönüştürme hatıralarına dönüştürerek ISO 3×3 çekirdekler için çok sayıdaki yükseltebilirsiniz.
  • [FONT:0)Spatial Line Buffering:[Dönetici: 0,8|Dönetici haritayı yeniden hazırlamak yerine, bir çizgi buffer akışlar piksel sırasını birden fazla işleme elementine kadar birkaç çıkış pikseli eşzamanlı olarak azaltır.
  • [FONT=0]F used Katmans:[Dönetici:[Dönetici, toplu normalleştirme ve tek bir boru hattının orta hafıza turlarından kaçınılması ve geçlik azaltılması.

Xilinx Zynq-7000 gibi orta menzilli bir CNN hızlandırıcısı, 10 watt kurulu gücü altında INT8 verileri üzerinde 1 TOPS (tera operations per second) aşabilir, gerçek zamanlı nesne algılamasını sağlar.

CNN'lerin Ötesinde: Transformers, RNNs ve Graph Neural Networks

Modern modeller yeni ivme sorunları ortaya koyar. BERT ve GPT gibi Transformer ağları büyük matrix multiplikasyonlar ve karmaşık doğrusal olmayanlıklar (yumak, normalleşme) Dikkat mekanizmaları, tam QK^T matrisleri üzerinde uygulanabilir, ancak dikkat matrisleri için, bir şişenck. FPGAs bunu sıra dışı bırakarak, veri akışına yumuşakmax ilerleyebilir.

LSTM gibi eşzamanlı ağlar, zaman bağımlılar nedeniyle sınırlı paralelliklere sahiptir. FPGAs, her bir kapının belirli vektör-matrix multiplierse ve borulining ile zaman boyunca hesaplamak için sabit bir şekilde hızlanabilir. Anahtar kelime her zaman küçük bir LSTM mikrowatt seviyelerde çalıştırabilir, sadece bir uyarı kelimesi tespit edildiğinde ana işlemciyi uyandırır.

Grafik sinir ağları yoğun sinir operasyonları ile birlikte sparse aggregasyon birleştirir. HLS-GNN gibi düzensiz hafıza erişim modelleri GPU'larda verimsiz donanımın düşük iletişim yükleri nedeniyle GNN özel saç toplama motorlarını uygular.

FPGA AI için Geliştirme Araçları ve Çerçeveler

FPGA derin öğrenme ekosistemi donanım uzmanlığı olmadan geliştiriciler için önemli ölçüde daha düşük engellere yol açtı:

  • [FONT=0)Xilinx Vitis AI: eğitimli bir yüzen modele sahip olan tam bir ortam, optimize eder ve bunu ölçür, Deep Learning Processing Unit IP için bir grafik oluşturur ve çalıştırma süresi kodu oluşturur.
  • [FONT=0)Intel FPGA AI Suite (OpenVINO entegrasyonu):), Enables entropik ve Stratix 10 FPGA'da OpenVINO üzerinden optimize edilmiş en uygun 10 bölme model ve yükleri PCIe runtime aracılığıyla FPGA'ya dağıtır.
  • [FONT:0)FINN (AMD Araştırma): ), HLS kullanarak özel veri akışı mimarisi üreten deneysel bir çerçeve.Yenileme planlarını ve sparse mimarlıklarını keşfetmeye değer, araştırma için ideal.
  • [FONT=0]hls4 ml:[Dönetici:[Dönetici: 0) Keras/PyTorch modellerini HLS koduna çeviren açık kaynak paketi, yüksek enerji fiziği ve sıkıştırılmış modeller için uygun olarak kullanılmaktadır.
  • [FONT:0)Brevitas (PyTorch): ), FİLM veya Vitis AI için modelleri hazırlayan bir ölçüm cihazı, doğru tutma sırasında donanıma bir şekilde hazırlamak için.

Bu araçlar birçok düşük seviyeli detayı soyutlayın, ancak zirve performansına ulaşmak HLS pragmas, hafıza bölmesi ve zamanlama kapanmasını gerektirir.

Memory ve Band Wide Optimizasyon Teknikleri

İnference hızlandırıcılar genellikle hesaplamaya kadar belleke bağlıdır. Boru hatlarının doymasını sağlamak için Anahtar stratejileri şunlardır:

  • [FONT:0)Channel-bil Tiling:) Convolutional katmanları giriş ve çıkış kanalı boyutlarında yerel depolama kullanarak karolar arasında bir araya gelir ve çıkış kanalı boyutlarına bölünmüşlerdir.
  • [FONT:0] Çift Buffering ve Prefetching: Özel DMA motorları bir sonraki karo &rsquo'yı yayınlar; DRAM'dan ikincil bir tampona kadar ağırlıklar, boru hattı aktif bir şekilde saklanırken, bellek gecikmesi.
  • [FONT:0)WeightComp:[DÜDÜT:1] Quantized ağırlıklar uzun veya Huffman kodlama kullanılarak sıkıştırılır. Çok basit diziden önce Decompression mantığı iç bant genişliğini etkin bir şekilde artırır.
  • [FONT:0)Data Layout Optimizasyonu: [Dönetici:[Dönetici:0) Kilos, erişim kalıpları vemdash ile eşleştirmek için hafızada yeniden sipariş edilir; örneğin, Z-order, konvolution veya Interleaving çıkış kanalları boyunca.Bu, zorlu olmayan erişimlerden kaçınmak için en yüksek performanslı kullanım.
  • [FONT:0]Streaming Architectures:[Dönetici: 0,8|Dönder, ağırlıklar BRAM'da sabit kalır veya RAM dağıtılır. İlk yüklemeden sonra boru hattı aracılığıyla aktivasyonlar akışları dağıtılır, birkaç yüz miliwatt güç tüketimi elde eder.

INT8 kullanarak tipik bir kenar optimize edilmiş ResNet-50 hızlandırıcı, 5 watt'ın altında 300 fps elde edebilir, FPGA'lar gömülü uygulamalar için özel AI hızlandırıcıları ile rekabet eder.

FPGA Versus GPU Versus ASIC: Doğru Hızlandırıcılığı Seç

Seçim yük, gelişim maliyeti ve dağıtım gereksinimlerine bağlıdır. GPUs, CUDA ve TensorRT gibi olgun ekosistemlerden en yüksek zirveyi sunar. Güç ve geçlik kısıtlamalarının gevşek olduğu veri merkezlerindeki toplu inferans için idealdir. Ancak, tek yönlülük, düşük çözünürlükte, düşük çözünürlükte, GPU planlama ve sabit hafıza hiyerarşisi sorunlu hale gelir.

Google Adsense veya Apple Neural Engine gibi ASICs, belirli bir model ailesi için en iyi performans sağlar, ancak bilgisayarlarda büyük bir yatırım gerektirir ve güncellenme sonrası DNN hızlandırıcıları ) daha fazla bilgi edinmek için alan programlanabilirler, özel sayısal formatlar ve gelişmekte olan standartlar.A 2020 IEEE Transactions on Computers (FPGA-fabrikasyonları ) uzun süre boyunca tekrarlanabilirlik süresiz ürünler veya yeniden yapılandırılabilirlik sağlar.

FPGA Deep Learning Design'da Açık Meydan Meydanlar

İlerlemeye rağmen, birkaç engel kalır:

  • [FONT=0) Tasarım Kompleksi: [DDDDDG4][/FONT=0) Tasarım Kompleksi: [DNTT:0) Tasarım Kompleksi:[D) Yüksek performanslı bir veri akışı, dijital tasarımda uzmanlık gerektirir ve hem model hem de FPGA kumaşı hakkında derin bir anlayış gerektirir. HLS araçları yükü azaltır, ancak genellikle düşük frekanslı RTL tweaks olmadan altoptimal frekansı veya alan verir.
  • [FONT:0]On-Chip Memory: Devlet-of-the-art FPGAs, BRAM/UltraRAM&mdash'ın on dört megabayını sunar; GDDR bellek gibi büyük modeller, sık sık sık sık DRAM erişimleri, limitli performans gerektirir.
  • [FONT:0)Quantization Hassasity:[Dönetici:[Dönetici:0) Tüm modeller agresif ölçümlemeyi iyi idare edemez. Mimarlıklar uzun süreli aktivasyon veya dikkat yumuşakmax dağıtımları INT4'te acı çekebilir. Quantization-aware eğitimi genellikle gerekli ancak gelişim zamanı ekliyor.
  • [FONT=0]Time-to-Market:[Dönetici:[Dönetici:0)Time-to-Market:[Dönetici:[Dönetici:0) Designing a custom hızlandırıcı ay sürebilir, onsorRT ile GPU dağıtım günleri ile kıyasla. Bu, FPGA'ları, uzun süreli ürünler için daha uygun hale getirir.
  • [FONT:0) Interconnect Şişenecks:[Dönetici:[Döneticileri) CXL gibi tüm ağları (tekleyici işlemciler) tutmak veya CXL gibi koherent hafıza arayüzlerini azaltmak için şişenck olabilir.

Gelişen Trendler Geleceği Şaping Ediyor

Alan hızla gelişmeye devam ediyor. Daha düşük engellerin daha düşük ve genişleyen uygulamalar şunları içerir:

  • [FONT:0)Overlay Architectures:[DDDDDDDDDD D C FONT FONT=0)Exlay Architectures:0)[[D FONT=0)Exlay Architectures:[[D FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=0)|STRNT=0)|STRNT=0)|STRNT=0)|STRNT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=
  • [FONT:0)Automated Hardware-Software Co-Design:[Dönetici: 0:0) Kombinasyon, nöral ağ mimarisi, niceleştirme ve donanım mikroaritekture kullanarak takviye öğrenme veya farklı arama ortaya çıkabilir. Bu sonunda bir &Torquo;compile'den biraz daha hızlı ve basitleştirme; şifreleme dağıtımını sağlar.
  • [FONT:0)Compute Express Link (CXL): ) CXL, ev sahibi hafızaya yakın erişim için, pahalı PCIe kopyaları olmadan daha büyük modellerin işlenmesine ve işlenmesine izin veren veri paylaşımına izin verir.
  • [FONT:0)Cloud FPGA-as-a-Service:[Döneticileri) [FONT3 örnekleri) ve HPE, yedek iş yükleri için yeniden yapılandırılabilir yapılandırmaya izin verir.
  • [FONT:0) Ultra-Low-Power FPGAs üzerinde TinyML: Lattice iCE40 ve Microchip PolarFire gibi cihazlar her zaman sensör füzyon ve anahtarlama için kullanılır, tamamen sayısal ağlar sadece mikro kontroller ve hızlandırıcılar arasındaki çizgiyi bulanıklaştırır.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Derin öğrenme için FPGA donanım oluşturmak, sabit işleyenlerin hem de disk algoritmalarının ve dijital tasarımı anlamasını gerektiren çok disiplinli bir meydan okumadır. Her tasarım yolunu, hafızayı ve sayısal formatları modellemeye devam ederken, yüksek seviyeli sentezde ilerlemeler, sabitlenebilirlik ve ölçümleyici algoritmaları gibi performans ve verimlilik sağlar; özellikle de geç saatlerdeki artışlar kritik öneme sahip olur.