FPGAs für tiefe neuronale Netze optimieren

Field-Programmable Gate Arrays (FPGAS) sind eine Art von Computerchip, die nach dem Bau programmiert werden können. Sie lassen sich anpassen, um bestimmte Aufgaben sehr effizient auszuführen. Ein Bereich, in dem FPGAs boomen, sind Deep Neural Networks (DNNs), also Modelle, die Computern helfen, komplexe Muster zu erkennen. Anwendungen umfassen Bild- und Sprachverarbeitung, Sprachverarbeitung und sogar selbstfahrende Autos.

FPGAs bieten eine flexible Plattform, um DNN-Aufgaben schneller zu machen, besonders wenn die Arbeitslasten variieren und unterschiedliche Berechnungen nötig sind. Diese Berechnungen können es erfordern, unnötige Operationen zu überspringen, um Energie und Platz zu sparen. Wenn wir jedoch versuchen, DNNs zu sehr zu beschleunigen, kann es kompliziert werden, und wir könnten Schwierigkeiten haben, grössere DNNs effektiv zu handhaben.

#Die Herausforderung mit DNNs auf FPGAs

Der Einsatz von FPGAs zur Beschleunigung von DNNs hat seine Grenzen. Obwohl FPGAs flexibel sind, bringen sie auch einige Nachteile mit sich. Die Zeit und der Aufwand, um einen FPGA umzuconfigureiren, können hoch sein, was ihn im Vergleich zu anderen Chips, wie ASICs, die speziell für einen Zweck entworfen sind, weniger effizient macht. Obwohl es viele Versuche gab, FPGAs für DNNs zu nutzen, schneiden sie oft nicht gut im Vergleich zu leistungsstarken GPUs und ASICs ab.

Dieser Artikel konzentriert sich auf eine neue Möglichkeit, FPGAs effektiver für DNNs zu nutzen, indem DNNs in kleinere Teile zerlegt werden, die separat programmiert werden können. Diese Technik ermöglicht es uns, weniger Ressourcen zu nutzen und trotzdem gute Leistungen zu erzielen.

#Verständnis von ungerollten DNNs

Ungerollte DNNs beziehen sich auf eine Methode, bei der jede Schicht des DNN in kleinere Komponenten zerlegt wird. Dadurch können die Berechnungen viel schneller gemacht werden. Die Idee ist, spezialisierte Hardware zu haben, die diese Operationen schnell und effizient ausführen kann.

Wenn wir von Sparsamkeit in DNNs sprechen, meinen wir, wie viele der Verbindungen im Netzwerk nicht genutzt werden. Wenn wir uns auf die wichtigen Verbindungen konzentrieren und den Rest ignorieren können, sparen wir viele Ressourcen. Ausserdem kann die Verwendung kleinerer Zahlen, wo es angebracht ist (zum Beispiel 4 Bits statt 8), zu weiteren Einsparungen führen.

#Einführung des Kratos-Benchmarks

Um Forschern zu helfen, neue Möglichkeiten zu erkunden, FPGAs für ungerollte DNNs zu nutzen, wurde ein Benchmark namens Kratos erstellt. Dieser Benchmark erlaubt es, verschiedene Aspekte von DNNs zu testen und hilft zu analysieren, wie gut FPGAs abschneiden können. Er besteht aus verschiedenen Aufgaben, die mit gängigen DNN-Operationen wie Matrizenmultiplikation und Faltung zu tun haben, und bietet eine flexible Möglichkeit, verschiedene Einstellungen zu testen.

Kratos stellt Werkzeuge zur Verfügung, die das Einrichten und Ausführen von Tests erleichtern. Es ermöglicht den Nutzern, Eingabewerte, Präzisionsniveaus und Sparsamkeit zu ändern, um zu sehen, wie sich diese Faktoren auf die Leistung auswirken. Diese Flexibilität ist entscheidend, um zu verstehen, wie FPGAs besser auf ungerollte DNNs abgestimmt werden können.

#Wie Kratos funktioniert

Der Kratos-Benchmark umfasst mehrere wichtige Operationen:

1. Allgemeine Matrizenmultiplikation (GEMM) - Diese Operation ist für viele DNNs entscheidend und beinhaltet das Multiplizieren von zwei Matrizen, um eine dritte zu erzeugen.

2. Faltung - Diese Operation wird häufig bei Aufgaben der Bildverarbeitung verwendet und hilft dabei, Merkmale zu extrahieren, die an die nächsten Schritte im neuronalen Netzwerk weitergegeben werden.

In Kratos sind die Gewichte (die Werte, die in Berechnungen verwendet werden) in die Verbindungen eingebettet, anstatt aus dem Speicher gezogen zu werden. Diese Designänderung ermöglicht es Kratos, Eingaben schneller und effizienter zu verarbeiten.

#Eingabe-Entrollfaktoren

Ein wichtiger Teil dieses Benchmarks ist, wie die Eingabe verarbeitet wird. Verschiedene Strategien werden verwendet, um Daten gleichzeitig zu verarbeiten:

• Pixelweises Entrollen: Dieser Ansatz verarbeitet einen Pixel zur gleichen Zeit über alle Kanäle hinweg gleichzeitig.

• Zeilen-paralleles Entrollen: Diese Methode verarbeitet eine Zeile von Daten gleichzeitig, was den Durchsatz verbessern kann.

• Vollständig entrollt: Bei dieser effizientesten Methode wird jeder Teil der Eingabe zur gleichen Zeit behandelt, um maximale Geschwindigkeit zu erreichen.

Diese Strategien helfen zu bestimmen, wie viel Arbeit auf einmal erledigt werden kann, was die Geschwindigkeit und Effizienz der Berechnungen beeinflusst.

#Bewertung von FPGA-Architekturen

Um die Leistung zu verbessern, ist es wichtig, verschiedene FPGA-Architekturen zu erkunden. Der Kratos-Benchmark ermöglicht es Forschern, zu untersuchen, wie verschiedene Designs die Leistung ungerollter DNNs beeinflussen. Der Fokus liegt darauf, wie der verfügbare Platz und die Energie auf dem FPGA am besten genutzt werden können, um eine hohe Leistung zu erzielen.

Die Architektur eines FPGAs kann fein abgestimmt werden, was zahlreiche Möglichkeiten bietet, sich an die Bedürfnisse ungerollter DNNs anzupassen. Forscher können sich verschiedene Logikblock-Designs ansehen, um herauszufinden, welche für verschiedene Aufgaben am effektivsten sind.

#Ergebnisse und Einsichten

Die mit Kratos durchgeführten Benchmarks zeigten, dass FPGAs ungerollte DNNs ziemlich effektiv verarbeiten können. Zum Beispiel zeigt die Analyse, dass mit zunehmender Sparsamkeit die Ressourcenerfordernisse linear abnehmen. Dieser Trend deutet darauf hin, dass FPGAs mit dem richtigen Design sparsamen DNNs effizient verwalten können, was zu einer besseren Leistung führt.

Ausserdem sinkt der Platzbedarf für Berechnungen erheblich, wenn die Bit-Breite der Berechnungen reduziert wird. Zum Beispiel führt das Herabsetzen der Präzision von 8 Bits auf 4 Bits zu erheblichen Einsparungen im Platzbedarf, ohne dass es zu einem grossen Leistungsabfall kommt.

#Die Zukunft der FPGA in DNNs

Obwohl die Nutzung ungerollter DNNs auf aktuellen FPGAs Einschränkungen hat, gibt es grosses Potenzial für zukünftige Entwicklungen. Forscher suchen nach Wegen, FPGAs noch besser für diese Anwendungen zu machen. Mögliche Bereiche der Erkundung sind die Entwicklung neuer Hardware, die speziell für DNN-Aufgaben entworfen ist, oder die Integration flexibler Komponenten in bestehende FPGA-Architekturen.

Eine vielversprechende Richtung ist die Entwicklung spezialisierter programmierbarer Geräte, die ungerollte DNNs effizienter verarbeiten können. Diese Geräte könnten hohe Leistung bei geringerem Energie- und Platzbedarf aufrechterhalten.

#Fazit

Zusammenfassend bieten FPGAs eine flexible und effiziente Möglichkeit, DNN-Aufgaben zu beschleunigen. Durch die Nutzung von Techniken wie ungerollten DNNs können Forscher die Ressourcen von FPGAs besser nutzen. Der Kratos-Benchmark bietet die nötigen Werkzeuge, um diese Prozesse für zukünftige Anwendungen zu untersuchen und zu optimieren.

In Zukunft gibt es zahlreiche Möglichkeiten, Verbesserungen in FPGA-Designs zu erkunden, die speziell für die Beschleunigung von DNNs ausgelegt sind, was zu besser performenden und effizienteren Systemen in verschiedenen Bereichen führen könnte, von der Technologie bis hin zu alltäglichen Anwendungen. Die laufende Forschung in diesem Bereich verspricht spannende Entwicklungen, die helfen werden, das volle Potenzial von neuronalen Netzwerken auszuschöpfen.