Forskning har visat att konvolutionella neurala nätverk innehåller betydande redundans, och hög klassificering noggrannhet kan erhållas även när vikter och aktiveringar reduceras från flyttal till binära värden. I detta dokument presenterar vi Finn, en ram för att bygga snabba och flexibla FPGA acceleratorer med hjälp av en flexibel heterogen strömmande arkitektur. Genom att använda en ny uppsättning optimeringar som möjliggör effektiv kartläggning av binariserade neurala nätverk till hårdvara, implementerar vi fullt anslutna, convolutional och pooling lager, med per-lager beräkna resurser som skräddarsys för användartillhandahållna genomströmningskrav. På en ZC706 inbäddad FPGA-plattform som ritar mindre än 25 W total systemeffekt visar vi upp till 12,3 miljoner bildklassificeringar per sekund med 0,31 μs latens på MNIST-datauppsättningen med 95,8 % noggrannhet, och 21906 bildklassificeringar per sekund med 283 μs latens på CIFAR-10- och SVHN-datauppsättningarna med 80,1 % respektive 94,9 %. Såvitt vi vet är våra klassificeringsgrader de snabbaste som hittills rapporterats på dessa riktmärken.
En ram som kallas FINN har också presenterats i REF för slutsatsen av binariserade neurala nätverk.
FINN: A Framework for Fast, Scalable Binarized Neural Network Inference
{'venue': "FPGA '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}