FPGA pagrįstas pagreitis pagerina Bajeso pasikartojančių nervinių tinklų (RNN) veikimą per kelis pagrindinius mechanizmus, kuriuose nagrinėjami skaičiavimo ir atminties iššūkiai, kuriuos iš esmės kelia Bajeso RNN. Bajeso RNN, ypač tie, kurie pagrįsti ilgalaikės trumpalaikės atminties (LSTM) ląstelėmis, suteikia neapibrėžtumo įvertinimą kartu su geresniu tikslumu, kuris yra labai svarbus saugos srityje, tokioms kaip sveikatos priežiūra ir autonominės sistemos. Tačiau tai kainuoja žymiai padidėjusius skaičiavimo poreikius ir atminties naudojimą, palyginti su standartinėmis RNN. „FPGA“ (laukoprogramuojama vartų masyvas) pagreitis siūlo šių iššūkių aparatinės įrangos sprendimą, įgalinant pritaikytus, lygiagretus ir efektyvų skaičiavimą, pritaikytą prie specifinių Bajeso RNN algoritmų poreikių.
Skaičiavimo efektyvumas ir pagreitis
Bajeso RNN reikalauja daug į priekį išankstinių leidimų ir mėginių ėmimo operacijų, susijusių su Bajeso išvadomis, tokiomis kaip Monte Karlo metimas ir variacijos išvados, iš esmės padidindamos jų skaičiavimo apkrovą. FPGA architektūros įgalina paralelizmą ir vamzdyną, pritaikytą šioms pasikartojančioms, skaičiavimo sunkioms užduotims. Projektuojant FPGA aparatinę įrangą, skirtą Bajeso LSTM pagrįstai RNN, kelis skaičiavimus galima atlikti tuo pačiu metu, drastiškai sutrumpinti vykdymo laiką, palyginti su tradiciniais CPU ar GPU diegimais. Tyrimai parodė, kad FPGA pasiekė iki 10 kartų greitį, palyginti su GPU diegimu, ypač Bajeso LSTMS sveikatos priežiūros srityje. Šis pagreitis atsiranda dėl smulkiagrūdžio paralelizmo išnaudojimo matricos daugybos ir mėginių ėmimo lygiais, taip pat efektyvus FPGA atminties valdymas, siekiant sumažinti duomenų perdavimo pridėtines išlaidas.
energijos efektyvumo padidėjimas
FPGA pagreitis žymiai pagerina energijos vartojimo efektyvumą, optimizuodama išteklių naudojimą ir sumažinant nereikalingą prieigą prie atminties. Palyginti su GPU, kurie yra bendrosios paskirties aparatūra, FPGA įgalina pritaikytus duomenų kelius ir aritmetinius blokus, kurie tiksliai atitinka Bajeso RNN darbo krūvį, tiksliai sumažindami energijos suvartojimą. Tai duoda energijos vartojimo efektyvumo pagerėjimą, kaip pranešta, kad Bajeso RNN yra beveik 100 kartų didesni nei GPU. Toks efektyvumas yra labai svarbus diegimui įterptosiose sistemose ir krašto prietaisuose, veikiančiuose ribojamoje aplinkoje, kur energijos prieinamumas yra ribotas.
algoritmo-hardware bendras dizainas
Našumo padidėjimas FPGA pagreitintuose Bajeso RNNS dar labiau patobulinamas naudojant algoritmo-kietosios programos bendro projektavimo sistemas. Šios sistemos sistemingai tyrinėja ir optimizuoja konfigūracijas tiek Bajeso nervinio tinklo algoritmuose, tiek FPGA aparatinės įrangos parametruose. Subalansuodama kompromisus tarp skaičiavimo detalumo, modelio sudėtingumo, aritmetikos tikslumo ir išteklių paskirstymo FPGA, sistema padidina pralaidumą, išlaikydama tikslumą ir modelio neapibrėžtumo kokybę. Toks bendro dizaino požiūris pritaiko Bajeso išvadų mechanizmus, įskaitant mėginių ėmimo metodus ir užpakalinius apytikslį, į aparatūros architektūrą, kuri sumažina Bajeso RNN dažnių išteklių poreikius.
Atminties ir skaičiavimo iššūkių sprendimas
Bajeso RNN sukuria išsamius tarpinius duomenis ir reikalauja pakartotinio atrankos, kad būtų galima įvertinti neapibrėžtumą, nustatydami pastebimus atminties ir pralaidumo apribojimus. FPGA tai atkreipia dėmesį, integruodami į lusto atminties blokus ir optimizuodami duomenų pakartotinį naudojimą, o tai sumažina brangias prieigą prie mikroschemų. Be to, „FPGA“ pasirinktiniai aparatinės įrangos moduliai įgyvendina Gauso atsitiktinių skaičių generatorius ir mėginių ėmimo įrenginius, optimizuotus Bajeso išvadų etapams, sumažindami ir latentinį, ir išteklių naudojimą, palyginti su programinės įrangos įgyvendinimais CPU ar GPU. Ši aparatinės įrangos specializacija sumažina kliūčių, būdingų nuosekliam CPU ar dar bendresnėms GPU architektūroms, kliūtis, leidžiančias nuolatinį duomenų srautinį perdavimą ir vamzdyno apdorojimą, tinkantį laiko sekos modeliavimo užduotims.
palyginimas su kitais aparatūros sprendimais
Palyginti su ASIC (konkrečios programos integruotos grandinės), FPGA suteikia didesnį lankstumą su trumpesniais vystymosi ciklais, leidžiančiais pakartoti Bajeso RNN pagreičio projektus. Nors ASICS gali užtikrinti didesnį fiksuotų funkcijų greitintuvų našumą, FPGAS pertvarkymas įgalina paramą besikeičiantiems Bajeso išvadų modeliams ir skirtingoms tinklo architektūroms. Be to, palyginti su GPU, FPGA užtikrina nuoseklesnius mažo vėlavimo našumą ir suvartojant energiją, todėl jie yra tinkamesni realiojo laiko ir įterptosioms programoms, kuriose Bajeso RNN yra naudojami neapibrėžtumui ir susijusiems sprendimams priimti.
Specializuotos FPGA architektūros Bajeso išvadoms
Naujausi darbai pristatė FPGA architektūras, specialiai sukurtas Bajeso nervų tinklams su pasikartojančiomis struktūromis. Tai apima Bajeso LSTM įgyvendinimus, į kuriuos veiksmingai įtraukiami Monte Karlo metimas arba svarbos mėginių ėmimas FPGA audinyje. Šios architektūros efektyviai suskaido Bajeso išvadų procesą į aparatūros modulius, kurie vamzdynais tvarko matricos daugybą, netiesinę aktyvaciją ir stochastinį mėginių ėmimą. Tai darydami, jie įveikia tradicines kliūtis, tokias kaip didelės išteklių pridėtinės išlaidos dėl atsitiktinio skaičiaus generavimo ir atrankos išvadų metu, įgalindami mastelio ir praktinį Bajeso RNN diegimą.
Naudokite atvejus ir demonstracijas
FPGA pagreitintos Bajeso RNN buvo pademonstruoti sveikatos priežiūros srityse, tokiose kaip pacientų laiko eilučių duomenų modeliavimas su neapibrėžtumo įvertinimu diagnozės nustatymui ir prognozės užduotims. Pagreitis ne tik atitinka pralaidumo reikalavimus, bet ir leidžia realiojo laiko išvadą su Bajeso netikrumo kiekybiniu įvertinimu, kuris yra gyvybiškai svarbus patikimoms klinikinių sprendimų palaikymo sistemoms. Kitos galimos programos yra autonominės transporto priemonės ir robotika, kai nuspėjamasis neapibrėžtumas vadovauja saugesniam ir tvirtesniam veikimo elgesiui dinaminėje, neaiškioje aplinkoje.
Santrauka
Apibendrinant galima pasakyti, kad FPGA pagrįstas pagreitis žymiai pagerina Bajeso RNN rezultatus pasinaudojant:
- Individualizuotas lygiagrečių aparatūros dizainas, orientuotas į Bajeso išvadų veiksmus,
- Reikšmingas pagreitis GPU per suderinimą ir vamzdyną,
- Energijos vartojimo efektyvumo pagerėjimo dydis,
-Algoritmo sunkvežimių kooperatyvas, siekiant subalansuoti išteklių naudojimą ir modeliuoti ištikimybę,
- Efektyvus atminties valdymas Sumažina brangų duomenų judėjimą,
- Specializuoti aparatinės įrangos moduliai mėginių ėmimui ir tikimybiniams skaičiavimams,
- Lankstumas keičiantis Bajeso modeliams, palyginti su fiksuotais ASIC sprendimais,
-Praktinis diegimas realiuoju laiku, saugos aplinka, kuriai reikalingas neapibrėžtumo įvertinimas.