Konvolutionella neurala nät (CNN) har blivit ett praktiskt sätt att utföra visionsuppgifter, särskilt i fråga om bildklassificering. FPGA är välkända för att kunna utföra konvolutioner effektivt, men de senaste ansträngningarna att köra CNNs på FPGAs har visat begränsade fördelar jämfört med andra enheter som GPUs. Tidigare metoder för FPGA har ofta varit minnesbundna på grund av den begränsade externa minnesbandbredden på FPGA-enheten. Vi visar en ny arkitektur skriven i OpenCL TM, som vi kallar en Deep Learning Accelerator (DLA), som maximerar data återanvändning och minimerar extern minnesbandbredd. Dessutom visar vi hur vi kan använda Winogradtransform för att avsevärt öka FPGA:s prestanda. Som ett resultat, när du kör vår DLA på Intels Arria 10-enhet kan vi uppnå en prestanda på 1020img/s, eller 23img/s/s/W när du kör AlexNet CNN-riktmärket. Detta kommer till 1382 GFLOPs och är 10x snabbare med 8,4x mer GFLOPS och 5,8x bättre effektivitet än toppmoderna på FPGAs. Dessutom är 23 img/s/W konkurrenskraftig mot det mest kända genomförandet av AlexNet på nVidias TitanX GPU.
I REF gav författarna en djupinlärningsaccelerator som riktade sig mot Intels FPGA-enheter baserat på OpenCL.
An OpenCL™ Deep Learning Accelerator on Arria 10
{'venue': "FPGA '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}