本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的深度信念網(wǎng)絡(luò)加速系統(tǒng)研究　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近幾年,隨著深度學(xué)習(xí)概念的提出,以及計算能力的不斷提高,深度學(xué)習(xí)展示出了很高的科研價值和實用價值,受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的青睞。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是機(jī)器學(xué)習(xí)中富有生命力的一個研究領(lǐng)域,其動機(jī)在于建立、模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來解釋圖像、聲音和文本等數(shù)據(jù)。深度信念網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中一種基礎(chǔ)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型,也是一種典型的深度生成式模型,由多層受限玻爾茲曼機(jī)堆疊而成。目前深度信念網(wǎng)絡(luò)普遍應(yīng)用于語音識別、手寫識別、文本分類等應(yīng)用領(lǐng)域。深度信念網(wǎng)絡(luò)屬于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因此當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷增加時,其參數(shù)量和計算量均急劇增加。如何更快速有效地處理海量數(shù)據(jù),是深度信念網(wǎng)絡(luò)的主要研究方向之一。目前通過多核處理器集群、云計算平臺或通用圖像處理器對其加速都有比較成熟的研究,但仍存在計算效率低或能耗開銷高等問題。采用現(xiàn)場可編程門陣列FPGA等可編程硬件加速深度學(xué)習(xí)算法是常用的加速手段之一�；贔PGA的深度學(xué)習(xí)加速器具有高性能、低功耗、可重構(gòu)等特點。本文從深度信念網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測過程出發(fā),研究在FPGA加速平臺上對全連接結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能實現(xiàn),并設(shè)計相應(yīng)的加速系統(tǒng),主要工作有:1.分析深度信念網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測算法,挖掘單層網(wǎng)絡(luò)內(nèi)和多層網(wǎng)絡(luò)間的計算并行性,并根據(jù)FPGA的計算資源和存儲資源情況,設(shè)計算法的基本計算單元,實現(xiàn)單FPGA加速系統(tǒng)。為達(dá)到高吞吐率的要求,計算單元主要采用流水線設(shè)計。2.將加速器設(shè)計擴(kuò)展到多FPGA加速系統(tǒng)中,將深度信念網(wǎng)絡(luò)按層橫向劃分,或?qū)觾?nèi)按塊劃分,使其計算分布于多片F(xiàn)PGA上,采用流水線或并行計算進(jìn)一步提升性能。3.根據(jù)實現(xiàn)的多FPGA加速系統(tǒng),提取影響加速系統(tǒng)的關(guān)鍵因素,建立性能模型,分析不同劃分方案下的加速系統(tǒng)適用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和應(yīng)用場景。為了驗證設(shè)計的硬件加速系統(tǒng)的性能和性能模型的正確性,本文通過實驗,將加速系統(tǒng)的性能與CPU、GPGPU和傳統(tǒng)的單FPGA加速系統(tǒng)進(jìn)行對比。經(jīng)實驗驗證,本文實現(xiàn)的加速系統(tǒng)具備良好的加速效果,且運(yùn)行時功耗和能耗低,具有較高的能效性。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP181

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本文編號：1335110