本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的深度學(xué)習(xí)加速器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),隨著計(jì)算能力的劇增和學(xué)科技術(shù)相互滲透、不斷發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)漸漸被大眾所認(rèn)知和接受,并逐漸出現(xiàn)在大眾生活中。無(wú)論是逛淘寶時(shí)物品推薦,汽車(chē)無(wú)人駕駛,還是轟動(dòng)一時(shí)的人機(jī)圍棋大戰(zhàn)AlphaGo,機(jī)器學(xué)習(xí)讓人們感嘆科技力量的同時(shí)也改善了人們的日常生活。深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的新興領(lǐng)域,起源對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步研究,為生物科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相互交叉滲透的產(chǎn)物,其在處理復(fù)雜抽象的學(xué)習(xí)問(wèn)題上有著出色表現(xiàn),也因此迅速在學(xué)術(shù)界和商業(yè)界風(fēng)靡。然而,為了解決更加抽象、更加復(fù)雜的學(xué)習(xí)問(wèn)題,深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在不斷增加,計(jì)算和數(shù)據(jù)的復(fù)雜也隨之劇增,比如Google Cat系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)具有10億左右個(gè)神經(jīng)元連接。如何高性能低能耗地實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法,則成為科研機(jī)構(gòu)的研究熱點(diǎn)�，F(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列FPGA作為常用的加速手段之一,具有高性能、低功耗、可編程等特點(diǎn)。本文采用FPGA設(shè)計(jì)針對(duì)深度學(xué)習(xí)通用計(jì)算部分的加速器,主要工作有：1)、分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)過(guò)程和訓(xùn)練過(guò)程算法共性和特性,并以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)FPGA運(yùn)算單元,算法包括前向計(jì)算算法、本地預(yù)訓(xùn)練算法和全局訓(xùn)練算法。2)、根據(jù)FPGA資源情況設(shè)計(jì)基本運(yùn)算單元,包括前向計(jì)算單元和權(quán)值更新運(yùn)算單元。運(yùn)算單元均進(jìn)行可配置和流水線設(shè)計(jì),在適應(yīng)不同規(guī)模深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同時(shí)具有高吞吐率。3)、分析FPGA加速器的上層框架和數(shù)據(jù)通路,編寫(xiě)linux操作系統(tǒng)下驅(qū)動(dòng)程序以及面向上層用戶簡(jiǎn)單易用的調(diào)用接口。4)、通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析影響加速器性能的各種因素,得到加速器的性能、能耗趨勢(shì),使用測(cè)試數(shù)據(jù)集與CPU、GPU平臺(tái)進(jìn)行性能、功率、能耗等參數(shù)對(duì)比,分析FPGA實(shí)現(xiàn)的優(yōu)劣性。
【關(guān)鍵詞】：深度學(xué)習(xí) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) FPGA 預(yù)測(cè)過(guò)程 訓(xùn)練過(guò)程 加速器 低功耗
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP181
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-15
• 第1章 緒論15-19
• 1.1 課題背景及意義15-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.1 加速技術(shù)16-17
• 1.2.2 研究現(xiàn)狀17
• 1.3 本文主要工作17-18
• 1.4 論文組織安排18-19
• 第2章 相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)19-35
• 2.1 深度學(xué)習(xí)的基本概念19-31
• 2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介19-21
• 2.1.2 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介21-22
• 2.1.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)22-26
• 2.1.4 相關(guān)算法介紹26-31
• 2.2 軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)31-33
• 2.2.1 軟硬件協(xié)同計(jì)算模型31-32
• 2.2.2 設(shè)計(jì)流程32-33
• 2.3 硬件加速技術(shù)介紹33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第3章 加速器系統(tǒng)設(shè)計(jì)35-61
• 3.1 算法分析35-44
• 3.1.1 預(yù)測(cè)算法35-38
• 3.1.2 訓(xùn)練算法38-42
• 3.1.3 關(guān)鍵技術(shù)分析42-44
• 3.2 加速器設(shè)計(jì)44-54
• 3.2.1 前向計(jì)算模塊45-52
• 3.2.2 權(quán)值更新模塊52-54
• 3.2.3 設(shè)計(jì)說(shuō)明54
• 3.3 驅(qū)動(dòng)及編程接口設(shè)計(jì)54-60
• 3.3.1 系統(tǒng)框架54-55
• 3.3.2 驅(qū)動(dòng)程序設(shè)計(jì)55-57
• 3.3.3 調(diào)用接口API封裝57-60
• 3.4 本章小結(jié)60-61
• 第4章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析61-83
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境介紹61-63
• 4.2 性能和能耗趨勢(shì)63-68
• 4.2.1 預(yù)測(cè)過(guò)程63-65
• 4.2.2 訓(xùn)練過(guò)程65-68
• 4.3 性能分布68-79
• 4.3.1 預(yù)測(cè)過(guò)程70-73
• 4.3.2 訓(xùn)練過(guò)程73-78
• 4.3.3 小結(jié)78-79
• 4.4 各模塊功耗及資源利用率79
• 4.5 誤差分析79-81
• 4.6 本章小結(jié)81-83
• 第5章 總結(jié)與展望83-85
• 5.1 工作總結(jié)83-84
• 5.2 存在問(wèn)題和展望84-85
• 參考文獻(xiàn)85-89
• 致謝89-91
• 在讀期間參加的科研項(xiàng)目91-93
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果93

【相似文獻(xiàn)】

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6 武創(chuàng)舉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類(lèi)研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

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10 邵雪瑩;幾類(lèi)時(shí)滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：376705