Otimizando FPGAs para Redes Neurais Profundas

Field-Programmable Gate Arrays (FPGAS) são um tipo de chip de computador que dá pra programar depois que são feitos. Eles podem ser ajustados pra realizar tarefas específicas de forma bem eficiente. Um dos lugares onde os FPGAs estão bombando é em Redes Neurais Profundas (DNNs), que são modelos que ajudam os computadores a reconhecer padrões complexos. As aplicações incluem reconhecimento de imagem e voz, processamento de linguagem e até carros autônomos.

Os FPGAs oferecem uma plataforma flexível pra acelerar as tarefas de DNN, especialmente quando as cargas de trabalho variam e envolvem diferentes tipos de cálculos. Esses cálculos podem precisar pular operações desnecessárias pra economizar energia e espaço. Mas, se tentarmos acelerar demais as DNNs, as coisas podem ficar complicadas e podemos não conseguir lidar com DNNs maiores de forma eficaz.

#O Desafio com DNNs em FPGAs

Usar FPGAs pra acelerar DNNs tem suas limitações. Apesar de serem flexíveis, eles também têm algumas desvantagens. O tempo e esforço pra reconfigurar um FPGA podem ser altos, tornando-o menos eficiente comparado a outros tipos de chips, como ASICs, que são feitos pra um propósito específico. Embora tenham tentado muito usar FPGAs pras DNNs, muitas vezes eles não conseguem competir bem com GPUs e ASICs poderosos.

Esse artigo foca em uma nova forma de usar FPGAs de forma mais eficaz pras DNNs, especificamente quebrando as DNNs em partes menores que podem ser programadas separadamente. Essa técnica permite usar menos recursos enquanto ainda se obtém um bom desempenho.

#Entendendo DNNs Desenroladas

DNNs desenroladas se referem a um método onde cada camada da DNN é dividida em componentes menores. Fazendo isso, conseguimos fazer os cálculos muito mais rápido. A ideia é ter hardware especializado que consiga realizar essas operações rapidamente e com eficiência.

Quando falamos de esparsidade em DNNs, nos referimos a quantas conexões da rede não estão sendo usadas. Se conseguirmos focar nas conexões importantes e ignorar as demais, podemos economizar muitos recursos. Além disso, usar números menores onde dá (tipo usar 4 bits em vez de 8) pode levar a mais economia.

#Apresentando o Benchmark Kratos

Pra ajudar os pesquisadores a explorar novas formas de usar FPGAs pra DNNs desenroladas, foi criado um benchmark chamado Kratos. Esse benchmark permite testar diferentes aspectos das DNNs e ajuda a analisar o quão bem os FPGAs conseguem performar. Ele consiste em várias tarefas relacionadas a operações comuns de DNN, como multiplicação de matrizes e convolução, e oferece uma forma flexível de testar diferentes configurações.

Kratos oferece ferramentas que facilitam configurar e rodar testes. Ele permite que os usuários mudem tamanhos de entrada, níveis de precisão e esparsidade pra ver como esses fatores afetam o desempenho. Essa flexibilidade é crucial pra entender como os FPGAs podem ser ajustados pra performar melhor com DNNs desenroladas.

#Como o Kratos Funciona

O benchmark Kratos inclui várias operações chave:

1. Multiplicação de Matrizes Geral (GEMM) - Essa operação é essencial pra muitas DNNs e envolve multiplicar duas matrizes pra produzir uma terceira.

2. Convolução - Essa operação é muito usada em tarefas de processamento de imagem e ajuda a extrair características pra passar pros próximos passos na rede neural.

No Kratos, os pesos (os valores usados nos cálculos) são incorporados nas conexões em vez de serem puxados da memória. Essa mudança de design permite que o Kratos processe as entradas mais rapidamente e de forma mais eficiente.

#Fatores de Desenrolamento de Entrada

Uma parte importante desse benchmark é como a entrada é manipulada. Diferentes estratégias são usadas pra processar os dados simultaneamente:

• Desenrolamento Pixel a Pixel: Essa abordagem processa um pixel de cada vez em todos os canais simultaneamente.

• Desenrolamento Paralelo por Linha: Esse método processa uma linha de dados de cada vez, o que pode melhorar a taxa de transferência.

• Totalmente Desenrolado: Nesse método mais eficiente, cada parte da entrada é manipulada de uma vez pra máxima velocidade.

Essas estratégias ajudam a determinar quanto trabalho pode ser feito de uma vez, impactando a velocidade e eficiência dos cálculos.

#Avaliando Arquiteturas de FPGA

Pra melhorar o desempenho, é vital explorar diferentes arquiteturas de FPGA. O benchmark Kratos permite que os pesquisadores investiguem como vários designs impactam o desempenho das DNNs desenroladas. O foco é em como aproveitar melhor o espaço e a potência disponível no FPGA enquanto se consegue um alto desempenho.

A arquitetura de um FPGA pode ser ajustada, oferecendo várias maneiras de se adaptar às necessidades das DNNs desenroladas. Os pesquisadores podem olhar diferentes designs de blocos lógicos pra ver quais são mais eficazes pra várias tarefas.

#Resultados e Insights

Os benchmarks realizados com o Kratos mostraram que os FPGAs conseguem lidar com DNNs desenroladas bem eficazmente. Por exemplo, a análise revelou que a medida que a esparsidade aumenta, os requisitos de recursos diminuem linearmente. Essa tendência indica que, com o design certo, os FPGAs podem gerenciar DNNs esparsas de forma eficiente, levando a um desempenho melhor.

Além disso, quando a largura de bits dos cálculos é reduzida, a área necessária pros cálculos diminui significativamente. Por exemplo, diminuir a precisão de 8 bits pra 4 bits resulta em economias substanciais de espaço sem causar uma grande queda de desempenho.

#O Futuro do FPGA em DNNs

Embora usar DNNs desenroladas nos FPGAs atuais tenha limitações, há um grande potencial pra desenvolvimentos futuros. Os pesquisadores estão buscando formas de tornar os FPGAs ainda melhores pra essas aplicações. Áreas potenciais de exploração incluem criar novos hardwares que sejam especificamente projetados pra tarefas de DNN ou integrar componentes flexíveis dentro das arquiteturas FPGA existentes.

Uma direção promissora é desenvolver dispositivos programáveis especializados que possam lidar com DNNs desenroladas de forma mais eficiente. Esses dispositivos poderiam manter um alto desempenho enquanto usam menos energia e espaço.

#Conclusão

Resumindo, os FPGAs oferecem uma forma flexível e eficiente de acelerar tarefas de DNN. Usando técnicas como DNNs desenroladas, os pesquisadores podem fazer um melhor uso dos recursos do FPGA. O benchmark Kratos fornece as ferramentas necessárias pra investigar e otimizar esses processos pras aplicações futuras.

Seguindo em frente, há muitas oportunidades pra explorar melhorias nos designs de FPGA adaptados especificamente pra acelerar DNNs, o que poderia levar a sistemas mais eficientes e de melhor desempenho em várias áreas, desde tecnologia até aplicações do dia a dia. A pesquisa contínua nessa área promete desenvolvimentos empolgantes que vão ajudar a aproveitar todo o potencial das redes neurais.