Zrýchlenie založené na FPGA zlepšuje výkonnosť Bayesovských opakujúcich sa neurónových sietí (RNN) prostredníctvom niekoľkých kľúčových mechanizmov, ktoré sa zaoberajú výpočtovými a pamäťovými výzvami, ktoré vo svojej podstate predstavujú Bayesovské RNN. Bayesian RNN, najmä tie, ktoré sú založené na bunkách dlhej krátkodobej pamäte (LSTM), poskytujú odhad neistoty spolu s zlepšenou presnosťou, čo je rozhodujúce pre bezpečnostné kritické aplikácie, ako sú zdravotnícke a autonómne systémy. To však prichádza za cenu výrazne zvýšených výpočtových požiadaviek a využívania pamäte v porovnaní so štandardnými RNN. Zrýchlenie FPGA (Field Programmable Gate Array) ponúka hardvérové riešenie týchto výziev tým, že umožňuje prispôsobené, paralelné a efektívne výpočty prispôsobené špecifickým potrebám algoritmov Bayesian RNN.
Výpočtová efektívnosť a zrýchlenie
Bayesovské RNN vyžadujú veľa predných prihrávok a operácií odberu vzoriek pre Bayesovskú inferenciu, ako je napríklad Monte Carlo Dokons a variačná inferencia, čo podstatne zvyšuje ich výpočtové zaťaženie. Architektúry FPGA umožňujú paralelizmus a potrubie prispôsobené týmto opakujúcim sa výpočtovým náročným úlohám. Navrhovaním hardvéru FPGA špeciálne pre RNN založené na Bayesian LSTM je možné vykonať viacero výpočtov súbežne, čo drasticky skracuje čas vykonávania v porovnaní s tradičnými implementáciami CPU alebo GPU. Štúdie preukázali FPGA, ktoré dosiahli až 10 -násobné zrýchlenie v porovnaní s implementáciou GPU, najmä pre Bayesovské LSTM v aplikáciách zdravotnej starostlivosti. Toto zrýchlenie vzniká z využívania jemnozrnného paralelizmu pri násobení matrice a úrovniach vzorkovania, ako aj efektívneho riadenia pamäte na FPGA na zníženie režijných nákladov prenosu údajov.
energetická účinnosť zisky
Zrýchlenie FPGA významne zvyšuje energetickú účinnosť optimalizáciou využitia zdrojov a znížením nepotrebných prístupov do pamäte. V porovnaní s GPU, ktoré sú hardvérom všeobecného účtu, FPGAS umožňujú dátové cesty prispôsobené a aritmetické jednotky, ktoré presne zodpovedajú Bayesovskému pracovnému zaťaženiu RNN, čo minimalizuje spotrebu energie. To vedie k zlepšeniu energetickej účinnosti, ktorá je uvádzaná ako takmer 100 -krát vyššia ako implementácie GPU pre Bayesovské RNN. Takáto účinnosť je rozhodujúca pre nasadenie v zabudovaných systémoch a okrajových zariadeniach pôsobiacich v obmedzených prostrediach, kde je dostupnosť energie obmedzená.
Algorithm-Hardware Compinoy
Zisky výkonu v Bayesovských RNN s Bayesovskými RNN sa ďalej vylepšujú prostredníctvom rámcov Co-Design Frameworks algoritm-Hardware. Tieto rámce systematicky skúmajú a optimalizujú konfigurácie v algoritmoch Bayesovskej neurónovej siete a hardvérových parametrov FPGA. Vyvážením kompromisov medzi výpočtovou granularitou, zložitosťou modelu, presnosťou aritmetiky a prideľovaním zdrojov na FPGA systém maximalizuje priepustnosť pri zachovaní presnosti a kvality neistoty modelu. Takéto spoločné navrhnutie sa blíži k prispôsobeniu Bayesovských inferenčných mechanizmov, vrátane metód odberu vzoriek a zadných aproximácií, k hardvérovej architektúre, ktorá zmierňuje typicky drvivé požiadavky na zdroje Bayesovských RNN.
riešenie pamäťových a výpočtových výziev
Bayesian RNN generujú rozsiahle stredné údaje a vyžadujú opakované odber vzoriek na odhad neistoty, pričom ukladajú pozoruhodné obmedzenia pamäte a šírky pásma. FPGA to rieši integráciou pamäťových blokov na čipoch a optimalizáciou opätovného použitia údajov, čo minimalizuje nákladné prístupy do pamäte mimo čipu. Okrem toho vlastné hardvérové moduly na FPGA implementujú gaussovské generátory náhodných čísel a vzorkovacie jednotky optimalizované pre Bayesovské inferenčné kroky, čím sa znižuje latencia a využitie zdrojov v porovnaní s implementáciami softvéru na CPU alebo GPU. Táto hardvérová špecializácia znižuje prekážky typické v sekvenčnom CPU alebo ešte všeobecnejších architektúrach GPU, čo umožňuje nepretržité streamovanie dát a spracovanie potrubia vhodné pre úlohy modelovania časových sekvencií.
Porovnanie s inými hardvérovými riešeniami
V porovnaní s ASICS (integrované obvody špecifické pre aplikáciu) ponúkajú FPGA väčšiu flexibilitu pri kratších vývojových cykloch, čo umožňuje iteratívne zdokonalenie konštrukcií zrýchlenia Bayesian RNN. Zatiaľ čo ASICS môže poskytnúť vyšší výkon v urýchľovačoch s pevnou funkciou, rekonfigurovateľnosť FPGAS umožňuje podporu pre vývoj bayesovských inferenčných modelov a rôzne architektúry siete. Okrem toho v porovnaní s GPU poskytujú FPGA konzistentnejší výkon s nízkou latenciou s nižšou spotrebou energie, vďaka čomu sú vhodnejšie pre aplikácie v reálnom čase a vložené aplikácie, v ktorých sa Bayesovské RNN používajú na rozhodovanie o neistote.
Špecializované architektúry FPGA na Bayesovskú inferenciu
Nedávna práca zaviedla architektúry FPGA špeciálne navrhnuté pre bayesovské neurónové siete s opakujúcimi sa štruktúrami. Patria sem implementácie Bayesovských LSTM, ktoré účinne začleňujú predčasne ukončenia výstrahy Monte Carlo alebo odber odberu dôležitosti v tkanine FPGA. Tieto architektúry efektívne rozdeľujú Bayesovský inferenčný proces na hardvérové moduly, ktoré zvládajú násobky matrice, nelineárne aktivácie a stochastické odber vzoriek potrubím. Tým prekonávajú tradičné prekážky, ako sú režijné náklady na veľké zdroje v dôsledku generovania a odberu náhodných čísel počas inferencie, čo umožňuje škálovateľné a praktické nasadenie Bayesovskej RNN.
Používanie prípadov a demonštrácií
Bayesovské RNN s Accelerovaným FPGA boli demonštrované v aplikáciách zdravotnej starostlivosti, ako je modelovanie údajov o časových radoch pacientov s odhadom neistoty pri diagnostikovaní a prognózných úlohách. Zrýchlenie nielen spĺňa požiadavky na priepustnosť, ale tiež umožňuje odvodenie v reálnom čase s kvantifikáciou Bayesovskej neistoty v reálnom čase, čo je nevyhnutné pre dôveryhodné systémy podpory klinického rozhodovania. Medzi ďalšie potenciálne aplikácie patria autonómne vozidlá a robotika, kde prediktívna neistota vedie bezpečnejšie a robustnejšie prevádzkové správanie v dynamickom a neistom prostredí.
Zhrnutie
Stručne povedané, zrýchlenie založené na FPGA významne zlepšuje výkon Bayesian RNN pákovým využitím:
- Vlastný paralelný hardvérový dizajn zameraný na bayesovské inferenčné kroky,
- Významné zrýchlenie oproti GPU prostredníctvom súbežnosti a potrubia,
- Objednávky zlepšenia energetickej účinnosti,
-
- Efektívna správa pamäte minimalizácia nákladného pohybu údajov,
- Špecializované hardvérové moduly na odber vzoriek a pravdepodobnostné výpočty,
- Flexibilita pre vyvíjajúce sa bayesovské modely verzus fixné riešenia ASIC,
-Praktické nasadenie v reálnom čase, bezpečnostné kritické prostredia, ktoré si vyžaduje odhad neistoty.