Optimiser les FPGA pour les réseaux de neurones profonds

Les FPGAS (Field-Programmable Gate Arrays) sont des puces informatiques qu'on peut programmer même après leur fabrication. Elles peuvent être adaptées pour réaliser des tâches spécifiques de manière hyper efficace. Un des domaines en plein essor où on utilise les FPGAs, c'est dans les Réseaux Neuronaux Profonds (DNNs), qui aident les ordis à reconnaître des motifs complexes. Des applis incluent la reconnaissance d'images et de la voix, le traitement de la langue, et même les voitures autonomes.

Les FPGAs offrent une plateforme flexible pour accélérer les tâches de DNN, surtout quand les charges de travail varient et qu'il y a différents types de calculs. Ces calculs peuvent nécessiter de sauter des opérations inutiles pour économiser de l'énergie et de l'espace. Cependant, quand on essaie d’accélérer les DNNs trop rapidement, ça peut devenir compliqué, et on peut pas toujours gérer des DNNs plus larges efficacement.

#Le Défi des DNNs sur FPGAs

Utiliser les FPGAs pour booster les DNNs a ses limites. Même si les FPGAs sont flexibles, ils ont aussi des inconvénients. Le temps et l'effort pour reconfigurer un FPGA peuvent être élevés, ce qui le rend moins efficace par rapport à d'autres types de puces, comme les ASICs, qui sont conçues pour un seul but. Bien qu'il y ait eu beaucoup de tentatives d'utiliser des FPGAs pour les DNNs, ils ne rivalisent souvent pas avec les puissantes GPUs et ASICs.

Cet article se concentre sur une nouvelle façon d'utiliser les FPGAs plus efficacement pour les DNNs, en les décomposant en petites parties qui peuvent être programmées séparément. Cette technique permet d'utiliser moins de ressources tout en gardant de bonnes performances.

#Comprendre les DNNs Déroulés

Les DNNs déroulés se réfèrent à une méthode où chaque couche du DNN est décomposée en petites composantes. En faisant ça, on peut rendre les calculs beaucoup plus rapides. L'idée, c'est d'avoir du matériel spécialisé qui peut réaliser ces opérations rapidement et efficacement.

Quand on parle de la sparsité dans les DNNs, on fait référence à combien de connexions dans le réseau ne sont pas utilisées. Si on peut se concentrer sur les connexions importantes et ignorer le reste, on peut économiser beaucoup de ressources. De plus, utiliser des nombres plus petits quand c'est approprié (comme utiliser 4 bits au lieu de 8) peut mener à encore plus d'économies.

#Présentation du Benchmark Kratos

Pour aider les chercheurs à explorer de nouvelles manières d'utiliser les FPGAs pour les DNNs déroulés, un benchmark appelé Kratos a été créé. Ce benchmark permet de tester différents aspects des DNNs et aide à analyser comment les FPGAs peuvent performer. Il consiste en différentes tâches liées à des opérations DNN courantes comme la multiplication de matrices et la Convolution, et il offre une manière flexible de tester divers réglages.

Kratos fournit des outils qui rendent plus simple la configuration et l'exécution des tests. Il permet aux utilisateurs de modifier les tailles d'entrée, les niveaux de précision, et la sparsité pour voir comment ces facteurs affectent les performances. Cette flexibilité est cruciale pour comprendre comment les FPGAs peuvent être ajustés pour mieux performer avec les DNNs déroulés.

#Comment ça Marche Kratos

Le benchmark Kratos inclut plusieurs opérations clés :

1. Multiplication de Matrices Générale (GEMM) - Cette opération est essentielle pour de nombreux DNNs et consiste à multiplier deux matrices pour en produire une troisième.

2. Convolution - Cette opération est largement utilisée dans les tâches liées au traitement d'images et aide à extraire des caractéristiques à passer aux étapes suivantes dans le réseau de neurones.

Dans Kratos, les poids (les valeurs utilisées dans les calculs) sont intégrés dans les connexions plutôt que récupérés de la mémoire. Ce changement de design permet à Kratos de traiter les entrées plus rapidement et efficacement.

#Facteurs de Déroulement des Entrées

Une partie importante de ce benchmark est comment les entrées sont gérées. Différentes stratégies sont utilisées pour traiter les données simultanément :

• Déroulement Pixel par Pixel : Cette approche traite un pixel à la fois à travers tous les canaux simultanément.

• Déroulement Parallèle par Ligne : Cette méthode traite une ligne de données à la fois, ce qui peut améliorer le débit.

• Déroulement Total : Dans cette méthode la plus efficace, chaque partie de l'entrée est gérée en même temps pour une vitesse maximale.

Ces stratégies aident à déterminer combien de travail peut être fait en une seule fois, impactant la vitesse et l'efficacité des calculs.

#Évaluation des Architectures FPGA

Pour améliorer la performance, il est important d'explorer différentes architectures FPGA. Le benchmark Kratos permet aux chercheurs d'explorer comment divers designs impactent les performances des DNNs déroulés. L'accent est mis sur comment mieux utiliser l'espace et l'énergie disponibles sur le FPGA tout en atteignant de hautes performances.

L'architecture d'un FPGA peut être ajustée, offrant de nombreuses façons de s'adapter aux besoins des DNNs déroulés. Les chercheurs peuvent regarder différents designs de blocs logiques pour voir lesquels sont les plus efficaces pour diverses tâches.

#Résultats et Perspectives

Les benchmarks réalisés avec Kratos ont montré que les FPGAs peuvent gérer les DNNs déroulés assez efficacement. Par exemple, l'analyse révèle qu'à mesure que la sparsité augmente, les exigences en ressources diminuent linéairement. Cette tendance indique qu'avec le bon design, les FPGAs peuvent gérer efficacement les DNNs épars, menant à de meilleures performances.

De plus, lorsque la largeur de bit des calculs est réduite, la surface requise pour les calculs diminue de manière significative. Par exemple, diminuer la précision de 8 bits à 4 bits entraîne des économies substantielles en espace sans entraîner une grande chute de performance.

#L'Avenir des FPGA dans les DNNs

Bien que l'utilisation des DNNs déroulés sur les FPGAs actuels ait des limites, il y a un grand potentiel pour le développement futur. Les chercheurs examinent des moyens de rendre les FPGAs encore meilleurs pour ces applis. Des domaines potentiels à explorer incluent la création de nouveaux matériels spécifiquement conçus pour les tâches DNN ou l'intégration de composants flexibles dans les architectures FPGA existantes.

Une direction prometteuse serait de développer des dispositifs programmables spécialisés qui peuvent gérer les DNNs déroulés plus efficacement. Ces dispositifs pourraient maintenir des performances élevées tout en utilisant moins d'énergie et d'espace.

#Conclusion

En résumé, les FPGAs offrent une façon flexible et efficace d'accélérer les tâches de DNN. En utilisant des techniques comme les DNNs déroulés, les chercheurs peuvent mieux utiliser les ressources FPGA. Le benchmark Kratos fournit les outils nécessaires pour explorer et optimiser ces processus pour des applications futures.

À l'avenir, il y a de nombreuses opportunités pour explorer des améliorations dans les designs des FPGA spécifiquement adaptés pour accélérer les DNNs, ce qui pourrait mener à des systèmes plus performants et efficaces dans divers domaines, de la technologie aux applications quotidiennes. La recherche continue dans ce domaine promet des développements passionnants qui aideront à exploiter tout le potentiel des réseaux neuronaux.