人工智能正在经历一场变革,这要得益于机器学习的快速进步。在机器学习领域,人们正对一类名为“深度学习”算法产生浓厚的兴趣,因为这类算法具有出色的大数据集性能。在深度学习中,机器可以在监督或不受监督的方式下从大量数据中学习一项任务。大规模监督式学习已经在图像识别和语音识别等任务中取得巨大成功。
深度学习技术使用大量已知数据找到一组权重和偏差值,以匹配预期结果。这个过程被称为训练,并会产生大型模式。这激励工程师倾向于利用专用硬件(例如 GPU)进行训练和分类。
随着数据量的进一步增加,机器学习将转移到云。大型机器学习模式实现在云端的CPU 上。尽管 GPU对深度学习算法而言在性能方面是一种更好的选择,但功耗要求之高使其只能用于高性能计算集群。因此,亟需一种能够加速算法又不会显著增加功耗的处理平台。 在这样的背景下,FPGA似乎是一种理想的选择,其固有特性有助于在低功耗条件下轻松启动众多并行过程。
让我们来详细了解一下如何在赛灵思FPGA 上实现卷积神经网络 (CNN)。CNN是一类深度神经网络,在处理大规模图像识别任务以及与机器学习类似的其他问题方面已大获成功。在当前案例中,针对在FPGA 上实现 CNN做一个可行性研究,看一下 FPGA 是否适用于解决大规模机器学习问题。

卷积神经网络是一种深度神经网络 (DNN),工程师最近开始将该技术用于各种识别任务。图像识别、语音识别和自然语言处理是CNN 比较常见的几大应用。

什么是卷积神经网络?
卷积神经网络是一种深度神经网络 (DNN),工程师最近开始将该技术用于各种识别任务。图像识别、语音识别和自然语言处理是CNN 比较常见的几大应用。
2012年,AlexKrishevsky 与来自多伦多大学 (University of Toronto) 的其他研究人员 [1] 提出了一种基于CNN的深度架构,赢得了当年的“Imagenet大规模视觉识别挑战”奖。他们的模型与竞争对手以及之前几年的模型相比在识别性能方面取得了实质性的提升。自此,AlexNet 成为了所有图像识别任务中的对比基准。
AlexNet 有五个卷积层和三个致密层(图1)。每个卷积层将一组输入特征图与一组权值滤波器进行卷积,得到一组输出特征图。致密层是完全相连的一层,其中的每个输出均为所有输入的函数。

卷积层
AlexNet 中的卷积层负责三大任务,如图2 所示:3D 卷积;使用校正线性单元 (ReLu) 实现激活函数;子采样(最大池化)。3D 卷积可用以下公式表示:

<ignore_js_op>

其中Y (m,x,y) 是输出特征图 m 位置(x,y)处的卷积输出,S是 (x,y) 周围的局部邻域,W 是卷积滤波器组,X(n,x,y)是从输入特征图 n 上的像素位置(x,y)获得的卷积运算的输入。
所用的激活函数是一个校正线性单元,可执行函数Max(x,0)。激活函数会在网络的传递函数中引入非线性。最大池化是AlexNet 中使用的子采样技术。使用该技术,只需选择像素局部邻域最大值传播到下一层。

定义致密层
AlexNet中的致密层相当于完全连接的层,其中每个输入节点与每个输出节点相连。AlexNet中的第一个致密层有 9,216个输入节点。将这个向量乘以权值矩阵,以在 4,096个输出节点中产生输出。在下一个致密层中,将这个 4,096节点向量与另一个权值矩阵相乘得到4,096个输出。最后,使用 4,096个输出通过 softmax regression 为 1,000个类创建概率。

在FPGA上实现CNN
随着新型高级设计环境的推出,软件开发人员可以更方便地将其设计移植到赛灵思FPGA 中。软件开发人员可通过从 C/C++ 代码调用函数来充分利用 FPGA 与生俱来的架构优势。Auviz Systems 的库(例如 AuvizDNN)可为用户提供最佳函数,以便其针对各种应用创建定制CNN。可在赛灵思 SD-Accel™这样的设计环境中调用这些函数,以在 FPGA 上启动内核。
最简单的方法是以顺序方式实现卷积和向量矩阵运算。考虑到所涉及计算量,因此顺序计算会产生较大时延。
顺序实现产生很大时迟的主要原因在于CNN 所涉及的计算的绝对数量。图 3 显示了 AlexNet 中每层的计算量和数据传输情况,以说明其复杂性。
因此,很有必要采用并行计算。有很多方法可将实现过程并行化。图6 给出了其中一种。在这里,将 11x11的权值矩阵与一个 11x11的输入特征图并行求卷积,以产生一个输出值。这个过程涉及 121 个并行的乘法-累加运算。根据FPGA 的可用资源,我们可以并行对 512 抑或768 个值求卷积。
为了进一步提升吞吐量,我们可以将实现过程进行流水线化。流水线能为需要一个周期以上才能完成的运算实现更高的吞吐量,例如浮点数乘法和加法。通过流水线处理,第一个输出的时延略有增加,但每个周期我们都可获得一个输出。
使用AuvizDNN在 FPGA 上实现的完整 CNN 就像从 C/C++ 程序中调用一连串函数。在建立对象和数据容器后,首先通过函数调用来创建每个卷积层,然后创建致密层,最后是创建softmax 层,如图 4 所示。
AuvizDNN是 Auviz Systems 公司提供的一种函数库,用于在FPGA上实现CNN。该函数库提供轻松实现 CNN所需的所有对象、类和函数。用户只需要提供所需的参数来创建不同的层。例如,图5 中的代码片段显示了如何创建 AlexNet 中的第一层。
AuvizDNN提供配置函数,用以创建 CNN 的任何类型和配置参数。AlexNet 仅用于演示说明。CNN 实现内容作为完整比特流载入 FPGA 并从 C/C++ 程序中调用,这使开发人员无需运行实现软件即可使用AuvizDNN。
FPGA具有大量的查找表 (LUT)、DSP 模块和片上存储器,因此是实现深度 CNN 的最佳选择。在数据中心,单位功耗性能比原始性能更为重要。数据中心需要高性能,但功耗要在数据中心服务器要求限值之内。
像赛灵思Kintex® UltraScale™ 这样的FPGA 器件可提供高于 14 张图像/秒/瓦特的性能,使其成为数据中心应用的理想选择。图 6 介绍了使用不同类型的 FPGA 所能实现的性能。

一切始于 c/c++
卷积神经网络备受青睐,并大规模部署用于处理图像识别、自然语言处理等众多任务。随着CNN 从高性能计算应用 (HPC) 向数据中心迁移,需要采用高效方法来实现它们。
FPGA可高效实现 CNN。FPGA 的具有出色的单位功耗性能,因此非常适用于数据中心。
AuvizDNN函数库可用来在 FPGA 上实现 CNN。AuvizDNN 能降低 FPGA 的使用复杂性,并提供用户可从其 C/C++程序中调用的简单函数,用以在FPGA上实现加速。使用 AuvizDNN 时,可在 AuvizDNN 库中调用函数,因此实现 FPGA加速与编写 C/C++ 程序没有太大区别。

<ignore_js_op>
图 1 – AlexNet 是一种图像识别基准,包含五个卷积层(蓝框)和三个致密层(黄)
<ignore_js_op>
图 2 – AlexNet 中的卷积层执行 3D卷积、激活和子采样
<ignore_js_op>
图 3 – 图表展示了 AlexNet 中涉及的计算复杂性和数据传输数量
<ignore_js_op>
图 4 - 实现 CNN 时的函数调用顺序
<ignore_js_op>
图 5 – 使用 AuvizDNN 创建AlexNet 的 L1 的代码片段
<ignore_js_op>
图 6 – AlexNets 的性能因 FPGA类型不同而不同
转载:http://www.openhw.org/module/forum/thread-657881-1-1.html

云中的机器学习:FPGA 上的深度神经网络的更多相关文章

  1. [转]kaldi上的深度神经网络

    转:http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/41019453 深度神经网络已经是语音识别领域最热的话题了.从2010年开始,许多关于深度神经网络的文 ...

  2. CentOS7服务器上部署深度/机器学习环境推荐首选anaconda3

    CentOS7服务器上部署深度/机器学习环境推荐首选anaconda3,亲测~~ 因为可以创建不同的环境版本或虚拟环境 CentOS7服务器安装anaconda3后,CentOS7服务器开启后自动将a ...

  3. 深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架 及其在语音识别的应用

    深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能 ...

  4. CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?

    https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网 ...

  5. 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法

    http://www.tuicool.com/articles/MfYjQfV 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法 时间 2016-02-18 10:46:17  ITeye 原文  htt ...

  6. 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法

    深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结. 1. 从感知机 ...

  7. 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)

    在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结. 1. DNN反向 ...

  8. 深度神经网络(DNN)的正则化

    和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正 ...

  9. 最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation), 交叉熵 (Cross Entropy) 与深度神经网络

    最近在看深度学习的"花书" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章机器学习基础部分的解释很精华,对比PRML少了很多复杂的推理,比较适合闲暇的时候翻开看看.今天准备写 ...

随机推荐

  1. 如何更换Office 2013的product key?

    第一步 第二步 第三步 ... ... ... ... ^_^   参考资料 ======================== Change Product Key Office 2013 Home ...

  2. JSP学习笔记(一):JSP语法和指令

    一.语法 1.脚本程序的语法格式: 脚本程序可以包含任意量的Java语句.变量.方法或表达式,只要它们在脚本语言中是有效的. <% 代码片段 %> 2.中文编码问题 如果我们要在页面正常显 ...

  3. MapReduce实战--倒排索引

    本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-inverted-index.html,转载请注明源地址. 1.倒排索引简介 倒排索引(Inver ...

  4. SQL Server更改排序规则的实现过程

    摘自: http://www.2cto.com/database/201112/115138.html 以下的文章主要向大家描述的是SQL Server更改排序规则的实现过程,以及在实现其实际操作过程 ...

  5. MYSQL 命令行工具自动登录的方法

    MYSQL 命令行工具自动登录的方法 1. 需求提出 由于在linux 环境下,经常需要使用mysql(command-line tool) 终端连接到MYSQL DB服务. 其中大致的语法如下: m ...

  6. document.getElementsByName和document.getElementById用法

    本文的问题在国外的一个网站得到了答案http://stackoverflow.com/questions/11235409/no-getelementbyid-for-body document.bo ...

  7. Nginx安装部署(反向代理与负载均衡)

    一.下载安装Nginx(本文环境为windows xp 32bit环境) 下载地址:http://files.cnblogs.com/likehua/nginx-1.0.11.zip 解压nginx- ...

  8. C#应用视频教程2.2 OPENGL虚拟仿真介绍

    三维在理解了如何绘制2D元素之后,我们尝试绘制3D元素. 其实多个三角形也能够成四面体,多个长方形也能够成六面体,所以绘制3D元素的时候,只要顶点数量匹配就行了   这里我们尤其注意,我把绘制之前的三 ...

  9. android 程序更新(没有sdcard)

    今天总结一下我们写的程序需要更新(默认用户已经安装上旧版本了),而用户更新时却没有sdcard的情况,如果有sdcard,那就不用废话了... 先说一下软件更新的基本原理,从服务器下载一个程序的apk ...

  10. ipv6相关

    link-local和site-local address http://blog.163.com/s_u/blog/static/13308367201052411431027/ 学习IPV6的时候 ...