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OpenCL平台和英特尔Stratix 10 FPGA的结合使用

在这个高度依赖图像的时代，英特尔® FPGA 可利用 OpenCL™ 平台满足巨大的图像处 理和分类需求
简介
从 2015 年到 2020 年，互联网视频流量将增长四倍。[1] 鉴于可视数据的爆炸性增长， 找到有效的图像排序、分类和识别方法变得至关重要。卷积神经网络（CNNs）是一种基 于人脑功能的机器学习方法，通常用于图像分析。软件可将图像分为多个部分（通常采 取重叠操作），然后通过分析图像形成可视空间的整体示意图。该流程需要采用多个复 杂的数学运算步骤以分析、比较和识别图像，同时保持较低的错误率。
开发人员使用计算密集型算法创建 CNN，并在各种平台上对其进行实施。本白皮书介绍 了 CNN 在英特尔® Stratix® 10 FPGA 上的实施方案。对于大批量任务，该方案能以每瓦 每秒 70 幅图像的速度每秒处理 14,000 幅图像；对于批量大小为 1 的任务，该方案能 以每瓦每秒 18 幅图像的速度每秒处理 3,015 幅图像。† 这些数字表明，英特尔 Stratix 10 FPGA 在处理大批量任务时完全可媲美其他高性能计算（HPC）器件（如 GPU）， 在处理小批量任务时则比其他器件更快。


回帖（4）

胡毅秉

2019-7-17 17:13:06
CNN 性能指标评测
自 2010 年以来，Stanford Vision Lab 便开始举办 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）比赛。参赛者需开发一款 CNN 算法对包含数百 万个图像或视频剪辑的数据集中的对象进行分析和分类。相比之前的算法，2012 年 的获奖算法 AlexNet* [2] 在降低分类错误率方面实现了巨大飞跃。[3] 2014 年的获奖 算法（GoogLeNet*）进行了相应改进，能够进一步降低错误率。[4] 英特尔开发了一 种新型设计来实施经过修改的性能指标评测算法，从而提升基于英特尔 FPGA 的CNN 运算性能。
CNN 算法包括一系列运算或层级。例如，AlexNet 算法包括：
• 卷积层，负责在 3D 数据阵列（称为特征图谱）和 3D 滤波器上实施卷积运算。该运 算将修正线性单元（ReLU）用作激活函数。
• 跨通道局部响应归一化层，负责按一个因子对特征图谱元素进行扩展，该系数是邻近 通道中与归一化中元素处于相同位置的元素的函数。
• 最大值池化层，负责读取 2D 窗口中的数据，并输出最大值。

图 1. Alexnet 算法层

• 全连接层，负责实施特殊的卷积函数，其中每个节点连接至上 一层的每个节点。借助扁平化滤波器，输出可表示为扁平化版 本（2D）输出特征图谱的矩阵点积。
• softmax 层，负责使用 softmax 函数（归一化指数函数）对输 入特征图谱值进行归一化处理。该层可输出 1,000 个元素的矢 量，可能包含属于原始ILSVRC 图像集中 1,000 个可能类别中 的一个的概率。
GoogLeNet 包含卷积、池化和 softmax 层，以及不同配置的 inception层组成。
将英特尔 Stratix 10 FPGA 用于 CNN
CNN 算法为计算密集型算法，开发人员通常可使用矩阵乘法获 取结果。该乘法需要大量外部内存带宽来回传输大型数据集。此 外，多数 FPGA CNN 设计存在各种低效问题：
• 许多设计仅实施卷积层，致使其余层的处理成为瓶颈。
• 在 FPGA 和外部内存之间传输大量数据成为瓶颈。
• 许多设计未能发挥 FPGA 的最高运行性能，导致较低的算法 性能。
借助 OpenCL§ 平台，英特尔创建了一种新型深度学习加速器 （DLA）架构，该架构为实现出色性能进行了优化。在多数 CNN 中，卷积层使用大量的浮点运算。DLA 通过实施并行计 算实现最大的卷积层吞吐量，并行使用尽可能多的 FPGA DSP 模块。DLA 构建模块被编写为可独立和同时执行的 OpenCL 内核
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陈玉兰

2019-7-17 17:13:17
利用并行计算
使用并行性提高总体吞吐量。卷积层有四部分可利用 DLA 进行 矢量化处理：
• 输出特征列（Q）
• 输出特征图谱（K）
• 输入特征图谱（C）
• 输入特征列（W）
DLA 使用点积对矢量进行运算。将卷积运算分解为单独的点积有 助于更高效地使用 FPGA 的 DSP 模块。此外，将输入和输出特 征列转化为矢量有助于 DLA 使用 Winograd* 转换简化算法，后 面将谈到这一点。

图 2. DLA 架构


图 3 . 流缓冲区
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庞哲

2019-7-17 17:13:23
在芯片上对数据进行高速缓存
DLA 可在片上 RAM 中对特征数据进行高速缓存，将其流传输至 并行处理组件（PE）的菊花链，以计算卷积层和完全连接层。 为避免空转的计算周期，DLA 对数据进行了双缓冲，并同时实 施卷积与 PE 高速缓存更新。在卷积层执行时，DLA 将特征数据 流传输至 PE，同时将输出存回 RAM 缓冲区。该架构可减少不必 要的外部内存访问，以免影响带宽。此外，高速缓存有助于 DLA 再次使用输入特征图谱和滤波器权重。
使用 Winograd* 转换简化计算
Shmuel Winograd 开发了创新型最小滤波算法，相比传统的卷 积运算，该算法可将 CNN 的复杂性降低至 1/4。[5] 这些算法尤 其能与小型滤波器高效配合。AlexNet 和 GoogLeNet 拓扑结构 在多数卷积层中使用 3x3 小型滤波器，目前建模的其他 CNN 架 构也使用小型滤波器。通过 Winograd 转换，DLA 可减少卷积 运算中所需的乘积累加运算。例如，DLA 在每个时钟周期内仅使 用 6 次乘法和加法，而非标准卷积运算所需的 12 次。

图 4 . 使用 Winograd 转换

最佳架构建模
开发人员可使用输入/输出特征图谱和列矢量化因子（Qvec、 Kvec、Cvec 和 Wvec）对 DLA 性能建模。例如，下列方程式可 用于对所需的 DSP 模块数量建模（未使用 Winograd 转换）：
NDSPblocks =（Wvec – Qvec + 1）× Qvec × Kvec × Cvec × 0.5
同样，开发人员可对下列信息建模：
• 为任何指定层存储最大输入和输出特征图谱所需的 M20K RAM 模块数量。
• 处理一个卷积层的一幅图像所需的周期数。
• 每秒图像数的吞吐量。
该建模可帮助开发人员确定目标 FPGA（具有指定 fMAX、Wvec 和 Qvec）的最佳 Cvec 和 Kvec 值。建模和实证检验结果非常一致，如 图 5 所示

图 5. 比较建模和实证检验
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黄淳

2019-7-17 17:13:28
DLA 性能结果
图 6 - 9 提供了预测的 AlexNet 和 GoogLeNet 数据性能指标评 测结果。它比较了在英特尔 Arria® 10 和英特尔 Stratix 10 FPGA 上运行的 DLA 和使用 nVidia* Tesla* P4 与 P40 GPU（基于 nVidia Pascal* 架构[6]）的 GPU 的性能。性能指标评测的实施使 用了下列软硬件：
• 英特尔 Arria 10 GX1150 FPGA
• 英特尔 Stratix 10 GX2800 FPGA
• 带有 OpenCL 的英特尔 Quartus® Prime 设计套件 v16.1
• nVidia P40 和 P4 GPU[7]
• nVidia TensorRT* 神经网络推理引擎[8]
nVidia P4 和 P40 性能数据发布在 nVidia 开发人员网站上，并 在 2016 年 GPU 技术大会上进行了演示，英特尔在实验中也进 行相关计算。
如图 6-9 所示，英特尔 Arria 10 和英特尔 Stratix 10 FPGA 能 与最新一代的 nVidia GPU 一较高下。

图 6. 比较 AlexNet 性能，大于等于 32 的大批量任务

图 7. 比较 AlexNet 效率，大于等于 32 的大批量任务

图 8. 比较 GoogLeNet 性能，批大小为 1

图 9. 比较 GoogLeNet 效率，批大小为 1
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