Neden Alan-Programlanabilir Kapı Dizileri Makine Öğrenme İnference

Alan-Programlanabilir kapı Dizileri, büyük bir iplik düzeyinde paralelliklere dayanan talimatları yerine getiren CPU mantığı ve protokolünden olgunlaşmıştır, FPGA'lar, bir sinir ağının tam veri akışına yol açabilir.Bu, sabit mimarilere dayanan talimatlar yerine getirmek için, sabit olmayan sistemlerde, kontrol noktalarına yerleşen bir şekilde otomatikleştirilmelidir.

FPGA'ların mimari avantajları, uygulama bir araya geldiğinde en belirgin hale gelir, gerçek zamanlı kontrol döngüleri için benzersiz bir şekilde uygun hale getirir veya modelleme yeteneği modellemek için modelleme yeteneği. iyi tasarlanmış FPGA hızlandırıcısı, bir araya gelmek için tek bir giriş örneği ile, gerçek zamanlı kontrol döngüleri için eşsiz bir şekilde uygun hale getirebilir ve analitikleri yayınlayabilir.

FPGA-Based Inference'ın mimari avantajları

Donanım Kapı Düzeyinde Özelleştirme

FPGAs, tasarımcıların bir modelin tam katmanı yapısını yansıtan veri yollarını hazırlamalarına izin verir.ReLU veya tanh gibi aktivasyon işlemleri yapan talimatları yerine, donanımın kendisi grafik haline gelir.Her bir sabit cihazda, genel işlemleyicileri rahatsız eden dinamik kısmi yeniden yapılandırma gibi son derece tekniklere boyutlandırılabilir ve ReLU veya tanh gibi aktivasyon işlevleri diğer alt sistemlerde kullanılan birçok kombinasyonlu tabloda daha fazla kullanılabilir.

Spasal ve Temporal Paralelizm

GPUs binlerce hafif iplikle paralellik elde ederken, FPGA'lar hem uzaysal paralelliği kullanırlar – aynı anda farklı veriler üzerinde çalışan çok sayıda işleme elementleri – her aşamanın her saat bir girişini yeni bir giriş sürecine ilişkin olarak, kayıt dışı katmanlar için, kayıt dışı kaynaklarda kayıt dışı geçiş kanalları ve filtre boyutları ile sürekli olarak etkindir.Bu özellikle de akış uygulamaları için etkilidir -video analitik, yazılım tanımlı radyo ve sensör füzyon – her saat boyunca sürekli olarak kullanılan bir şekilde akışlar.

Deterministic Low Latency

Çünkü FPGA hızlandırıcıları doğrudan MIPI, Ethernet veya ADC işletim sistemi çekirdeğine geri dönmeden, gecikmeli mikrosaniyelere düşebilir. Kontrol döngüsünde, öngörülebilir bir alt-10-mikrosaniye cevabı gibi kontrol döngüsünde, zaman çizelgesi gerekli değildir; tek bir çerçeve veya paket geldiğinden daha değerlidir; FPGA'lar, öğrenme politikaları ve gerçek zamanlı karar motorlarında, garantilerin sözleşmeli olarak yetkilendirilmiş olması için ideal hale getirilebilir.

Enerji Verimliliği

Çoğu zaman GPU'ların, modellerin düzgün bir şekilde ölçüldüğü ve yönetildiği beş veya daha fazla faktöre sahip olduğunu aşıyor.Eğitimin dinamik gücünü ortadan kaldırır, kodlayın ve tahmin edilen miktarlar azalır.Bu verimlilik, yüksek çözünürlükte 30-watt zarf içinde hizmet etmek için bile büyük dönüştürücü-tavılımlı veri merkezlerinde soğutma maliyetlerini azaltır ve azalır.

Runtime yapılandırma

Aynı silikon, basit bitim güncellemeleri ile tamamen farklı algoritmaları yeniden tasarlanabilir. Bir vizyon sistemi, günlük nesne algılaması için bir konfigürasyon yüklenebilir ve gece boyunca kızılötesi optimize edilmiş bir modele geçiş yapabilir, basılı devre kurulu değiştirmeden tüm donanıma sahiptir.Bu esneklik zaman-pazarı hızlandırır ve yazılım güncelleştirmeleri ile birlikte gelişmeye olanak sağlar, sabit işlevli ASICs üzerinde temel bir avantaj sağlar.In practice, runtime rekonurasyon, tek FPGA'leri birden çok modellere hizmet eder.

İlk Meydanlar ve Pratik İş Etrafı

Steep Learning Curve for Hardware Design

Verilog veya VHDL ile geleneksel RTL tasarımı, sabit zaman alanlarını, sıfır stratejileri ve kapatma zamanlaması ile ilgilidir. Üst düzey sentez (HLS), mühendisler C++'ın etkili uygulamalardan kaçınmak için haritayı nasıl yapılandırırlar. doğrulama döngüsü yavaştır - donanımın çok daha kısa sürede çalışmasını sağlar ve silikon ünitesi testlerinden daha yavaş hale getirirler.

Sınırlı On-Chip Kaynaklar

FPGAs son derece sayıda göz ardı masaları (LUTs), Flip-flops, blok RAMs (BRAMs), ve DSP dilimleri. Yüksek seviyeli bir cihaz, birkaç yüz megabaytlık hafıza teklif edebilir, onlarca gigabayt için gerekli olan onlarca gigabayt ve veri akışı için gerekli olan - çift anahtarlamalı bir şekilde sabitleme ile ilgili tasarım ve düzeltmeler ile ilgili olarak sabitlenebilir.

Toolchain Fragmentation

Özel akışlar -Xilinx Vivado ve Vitis, Intel Quartus ve OpenCL - yazılımları, sayısal kullanım araçları ve cihazlarını kullanarak bağımsız olarak optimize etmek için kullanılan donanım sürücülerinin yanı sıra, sabit olmayan bir şekilde uygulama yapan kendi ölçeklendirme araçları ve cihazla ilerlemektedir.

Model Uyumluluk Sınırları

Her sinir ağ operasyonu haritaları FPGA ilkelleri için temiz bir şekilde değil. Dinamik kontrol akışı - uzun süreli diziler, koşullu erken çıkışlar - spekülatifler olarak daha iyi bir şekilde yeniden tasarlanabilir ve FPGA-dostları kullanmak için ağ tasarımlarına yardımcı olabilir - özellikle de yumuşak devreler ile yumuşak devreler koymak, yüksek hacimli devreler için baskı işlemleri yapmak için baskı işlemlerinin en iyi şekilde kullanılmasını gerektiren adımlar.

Tasarım Doğrulama Kompleksi

Donanım uygulamaları ile referans modeli arasındaki fark biraz daha geniş kapsamlı, yuvarlak modlar veya bir amplitüdücük bir FIFO davranışı, RTL modeline karşı C++ testi yapan çerçevelere neden olabilir, ancak paralel bir hızlandırıcının altüst durum uzayı genellikle önbellekli bir kullanım için paralel olarak otomatik olarak optimize edilebilir. Güçlü bir strateji, büyük veri kümeleri üzerinde istatistiksel doğrulamayı içerir.

FPGA Machine Learning için son derece son tasarım akışı

Algoritma seçiminin en aza indirmek ve öngörülebilir performans sağlamak için sistematik bir yaklaşım.Birbirine inşa edilen aşağıdaki aşamalar, optimizasyon ve donanım haritaları arasındaki iteratif rafineriler ile.

Aşama 1: Model Seçimi ve Suitability Assessment Değerlendirme

Bir model mimarisini seçerek, haritalar doğal olarak FPGA hesaplama kumaşı. Düzenli, hesaplanmış katmanlarla modeller -özellikle de bağlı ağlar, konvolual sinir ağları (CNNs), ve GRU veya vanilya LSTM gibi basit tekrarlayıcı hücreler - yüksek kullanım için optimize edilmiş karar ağacının ve destek vektör makinelerinin daha sonra tekrarlayıcı bir ölçümleme oranına göre daha iyi adaylar olduğunu gösterir: Asimetrik bir ölçümleme yöntemi ile karşılaştırmalar için aşağıdakiler için aşağıdakiler:

2. Aşama 2: Model Optimizasyon ve Kombinasyon

Bir adayın modeli tespit edildiğinde, mevcut mantıksal ve hafıza kaynaklarına uygun olarak uygun olarak doğrulanmamış kullanım için ayak izi azaltır. Quantization en etkili tekniktir: 32-bit yüzen ağırlıkları ve 8bit tamsayı azaltmak (INT8), DSP kullanımını 4× ve DSP-i yoğun kayarlıklı akışlar ile sabitleme hız ölçümlemeleri kullanarak, genellikle iki boyutlu veya yüksek çözünürlükte sabitlemeler kullanarak sabitlemeler oluşturabilir.

3. Aşama: Donanım Tasarımı ve IP Generation

Donanım uygulamaları iki geniş yolu takip edebilir: Kayıt-dönüşüm seviyesi (RTL) HLS'nin suboptimal yapıları içinde olabileceği yüksek çözünürlükte tasarım veya yüksek seviyeli sentez (HLS) Geleneksel RTL, özellikle Xix Vitis HLS veya Intel HLS Compiler gibi cihazlarla birlikte, HLS'nin otomatik olarak geliştirilmiş olan bir kod haline getirdiği yüksek seviyeli köprüler için uygun bir şekilde tasarlanmıştır.

Sistem düzeyinde tasarım veri hareketini dikkatle yönetmeli. Ortak bir model, sık sık erişimli bir ölçüm cihazının altında kalmasına olanak sağlar. Sistem seviyesi tasarımı, gömülü bir ARMI veya yumuşak bir işlemci tarafından yönetilen BRAM bellek gecikmeli sistemlerle ilgili olarak, Xilinx'in çalışma saatleri aracılığıyla veri toplama araçlarına göre, bu tür bir araya geldiğinde, nano-bünler otomatik tasarım-uzaymanlık yapılandırması ile kontrol edilebilir.

Aşama 4: Uygulama, Test ve Performans Tuning

IP blok sentezlenen ile, tasarım RTL modeline karşı devam ediyor - donanım çıktılarının hem de şifreli toleranslar içinde sayısal olarak ayarlanması için kullanılan donanım kontrollerini tekrarlıyor.Influence test aşamalarındaki ölçümleme aşamaları, gerçek geçiş önlemleri üzerinde, gecikmeli hız testi ve güç tüketimi.

Aşama 5: İşsizlik ve Sistem Entegrasyonu

Son aşama, FPGA hızlandırıcısını hedef sisteme entegre eder. gömülü dağıtımlarda, FPGA genellikle sensör arayüzünde oturur, Xilinx'in Vitis AI Runtime (VART) veya Intel'in OpenCL zamanı gibi sabit bir şekilde kurtarma işlemine izin veren bir sistemle birlikte, sabit bir şekilde sabit bir şekilde şarj edilebilir bir hata düzeltme işlemine izin verir.

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Vaka Çalışmaları

FPGA-akcelerated makinesi öğrenme, geleneksel işlemcilerin kısa sürede düşmesine olanak sağlayan çeşitli domainler arasında kabul gördü. otonom sürüşünde, FPGA'lar, sensör füzyon ve sinir ağının, HLS4ML framework'lerin güvenlik için kritik olduğu konusunda, yüksek frekanslı ticaret şirketleri, her bir mikrosaniyede ticaret programlarını hızlandıran bir diğer test için de en düşük maliyetli olan en yüksek çözünürlükte 40 milyon olayı hızlandırıyor.

Ekosistem Araçları ve Çerçeveler

FPGA makinesi öğrenme ekosistemi hem satıcılarla hem de açık kaynaklı araçlar giriş için bariyeri azaltır. Doğru araç zincirini seçmek, takımın mevcut beceri setine, uygulamadaki hedef FPGA ailesine ve performans gereksinimlerine bağlıdır.

Trendler ve Gelecek Yolları

FPGA'ların ve makine öğreniminin yakınlığı birkaç cephe boyunca hızlanıyor, yazılım kütüphaneleri olarak erişilebilir hale gelmeye umut veriyor. Bu eğilimler, önümüzdeki yıllarda takımların FPGA tabanlı ML'ye nasıl yaklaştığını şekillendirecek.

AI-Harded Fabrics

Yenier FPGA aileleri, sabit işleme işlemi ile birlikte dikilebilecek on veya hızlandırılmış kumaşlar ile birlikte dikilebilir mantıkları birleştirir ve ISS INT8'e kadar teslim edilen bloklar, çözünürlükte kumaşlar ve mantıkla birlikte çalışır.

Otomatik Tasarım-Space Keşif

Araçlar, geliştiricinin bir model ve performans kısıtlamalarına ihtiyaç duyduğu sıfır dokunuş derlemesine doğru ilerliyor ve araç otomatik olarak ölçüm stratejileri, paralellik faktörleri ve veri kullanımı şemaları ile ilgili olarak, yerleştirme ve yönlendirme için makine öğrenimine dayalı heuristics ortaya çıkıyor ve haftalarca zaman-bitstream için gerekli uzmanlığı azaltır.Bu otomasyon, donanım uzmanlarına erişilebilir hale gelen yazılım mühendislerine erişilebilir hale getirecek.

Multi-Model AI için dinamik Katılımcı Yeniden Yapılandırma

Bir hata analiz ederken bir dizinleme modeli oluşturabilme yeteneği, bir FPGA'nın farklı modellere, iş akışları gibi donanım kaynaklarını yöneten işletim sistemleri için hizmet etmesini sağlar.Bir endüstriyel vizyon sistemi, denetim sırasında bir nesne algılama modelini yükleyebilir ve bir hatayı değiştirirken, tüm I/O arabirimleri korurken.

Streamlined Edge-to-Cloud Boruları

MLOps donanıma genişletildiği gibi, sürekli eğitim hatları, önceden inşa edilmiş satıcılarla otomatik olarak derlenen ve doğrulanmış modeller üretecek ve DevOps ve donanım tasarımının bu yakınlaştırılması gibi bulut örnekleri, FPGA hızlandırıcıları üretimde dağıtmaya hazırlayacaktır.

Nöromorfik ve Analog-Inspired Architectures

Erken araştırma FPGA'larda stoklama ve analog sinyal işlemeye giriş, olası olarak alt-milliwatt sensör analizinin giyilmesi için yeniden üretim kumaşını kullanarak, bu yönler, zaman kodlanmış operasyonları için yeniden tanımlayabilir.Bu önemsiz yaklaşımlar, beyin benzeri verimlilik hedefleri ile uyumsuz sinir ağları ile uyum sağlar, potansiyel olarak alt-milliwatt sensör analizini giyebilir.

Başlama için Pratik Rehberlik

Teams yeni to FPGA tabanlı ML, küçük, niceleştirilmiş bir kanal ağı veya kompakt bir besleme ağı ile başlamalıdır - ve HLS4ML veya Vitis AI'nın ilk uygulama oluşturmasını sağlayan bir tasarım veya geliştirme işlemine geçiş yapmak için başlangıç yapın.Daha büyük modellere kadar otomatik testlerde yatırım yapmak.In otomatik olarak yapılan donanım çıktıları karşılaştırmak için ücretsiz olarak satın alma işlemine başlayın.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Makine öğrenme algoritmaları FPGA platformları üzerinde uygulama, yüksek seviyeli sentez ekosistemleri, otomatik model-bitki araç akışları ve AI-hardized FPGA silikonunun ortaya çıkmasını sağlayan özel hızlandırıcılar, giriş için düşük değerlemeler hızla düşüyor.