Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Ako sa zrýchlenie založené na FPGA zlepšuje výkonnosť Bayesian RNN


Ako sa zrýchlenie založené na FPGA zlepšuje výkonnosť Bayesian RNN


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.

Tieto inovácie kolektívne prekonávajú vysoké výpočtové a pamäťové požiadavky Bayesovských RNN, čo umožňuje ich použitie v aplikáciách, kde sú najdôležitejšie povedomie o neistote a efektívne, škálovateľné odvodenie.