คำสำคัญ: การเร่งความเร็วด้วย FPGA, การสังเคราะห์ระดับสูง (HLS), การควอนไทซ์โมเดล, การออกแบบร่วมฮาร์ดแวร์-ซอฟต์แวร์, การอนุมานความหน่วงต่ำ, คอมไพเลอร์โอเพนซอร์ส
เพียงไม่กี่บรรทัดของโค้ด Python พร้อมกับพจนานุกรมการกำหนดค่าที่เรียบง่าย คุณก็สามารถปรับใช้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่ฝึกแล้วลงบน FPGA ได้ในคลิกเดียว เพื่อให้ได้การอนุมานที่มีความหน่วงต่ำสุดขีด hls4ml จะจัดการการควอนไทซ์ กลยุทธ์การประมวลผลแบบขนาน และการแมปฮาร์ดแวร์โดยอัตโนมัติ ทำให้คุณไม่ต้องเขียนโค้ดฮาร์ดแวร์ด้วยตนเอง
ในปีที่ผ่านมา การประยุกต์ใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในด้านต่างๆ เช่น การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ฟิสิกส์พลังงานสูง ได้เติบโตอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม เมื่อขนาดโมเดลขยายใหญ่ขึ้น ความต้องการทรัพยากรการคำนวณและพลังงานก็สูงขึ้นตามไปด้วย
โดยเฉพาะในระบบเรียลไทม์ เช่น ระบบขับขี่อัตโนมัติ ระบบทริกเกอร์ของเครื่องชนอนุภาค CPU และ GPU มักไม่สามารถตอบสนองข้อจำกัดด้านความหน่วงที่เข้มงวดได้ FPGA ด้วยคุณสมบัติที่สามารถปรับเปลี่ยนโครงสร้างได้ใหม่ มีความหน่วงต่ำ และมีประสิทธิภาพพลังงานสูง จึงกลายเป็นแพลตฟอร์มในอุดมคติสำหรับการเร่งความเร็วการอนุมานการเรียนรู้เชิงลึก แต่กระบวนการพัฒนา FPGA แบบดั้งเดิมมีความซับซ้อน ต้องใช้ภาษาบรรยายฮาร์ดแวร์ (เช่น Verilog/VHDL) และความรู้ด้านฮาร์ดแวร์ที่ลึกซึ้ง ซึ่งจำกัดการแพร่หลายอย่างมาก
ตารางที่ 1 | การเปรียบเทียบ hls4ml กับเครื่องมือประเภทเดียวกัน hls4ml มีความครอบคลุมมากที่สุดในการสนับสนุนหลายฟรอนต์เอนด์และหลายแบ็กเอนด์ และได้รับการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง ตารางนี้เปรียบเทียบความสามารถหลักของเครื่องมือแปลงโมเดล FPGA หลักอย่างครอบคลุม hls4ml ครอบคลุมสามมิติสำคัญ ได้แก่ การสนับสนุนหลายเฟรมเวิร์ก การปรับใช้กับผู้ผลิตฮาร์ดแวร์หลายราย และการสนับสนุนการควอนไทซ์แบบใดก็ได้ และยังสนับสนุนสถาปัตยกรรมหลายประเภท เช่น CNN, RNN, GNN โดยมีเพียง Transformer ที่ได้รับการสนับสนุนบางส่วน (ผ่านฟรอนต์เอนด์ HGQ) เมื่อเทียบกับเครื่องมือเชิงพาณิชย์ (เช่น Vitis AI, Intel FPGA AI Suite) คุณสมบัติโอเพนซอร์สและการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องของ hls4ml ให้ความยืดหยุ่นมากกว่า เมื่อเทียบกับโครงการวิจัยอื่นๆ (เช่น FINN, fpgaConvNet) ข้อได้เปรียบด้านความเข้ากันได้ข้ามผู้ผลิตและหลายเฟรมเวิร์กนั้นเด่นชัด ข้อได้เปรียบที่ครอบคลุมนี้ทำให้ hls4ml เป็นตัวเลือกที่ดีทั้งสำหรับการวิจัยทางวิชาการและการปรับใช้ในอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเหมาะสำหรับสถานการณ์การออกแบบร่วมฮาร์ดแวร์-ซอฟต์แวร์
มีเครื่องมือใดบ้างที่ทำให้เราสามารถกำหนดโมเดลด้วยภาษาระดับสูงเหมือน TensorFlow หรือ PyTorch แล้วสร้างการนำไปใช้ฮาร์ดแวร์ FPGA ที่มีประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติ?
คำตอบคือใช่ — hls4ml เป็นแพลตฟอร์ม โอเพนซอร์ส ดังกล่าว
hls4ml ได้รับการพัฒนาร่วมกันโดยนักวิจัยจาก CERN, ETH Zurich, Caltech และสถาบันอื่นๆ โดยมีเป้าหมายเพื่อแปลงโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจากเฟรมเวิร์กหลัก (Keras, PyTorch, ONNX) เป็นโค้ดการสังเคราะห์ระดับสูง (HLS) โดยอัตโนมัติ จากนั้นจึงปรับใช้บน FPGA หรือ ASIC
นับตั้งแต่เปิดตัวครั้งแรกในปี 2018 hls4ml ได้พัฒนาเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงและมีระบบนิเวศที่หลากหลาย ถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น ฟิสิกส์พลังงานสูง การขับขี่อัตโนมัติ ชีวการแพทย์ การคำนวณควอนตัม
บทความนี้จะตีความ hls4ml เพื่อทำความเข้าใจการออกแบบหลัก จุดใหม่ ข้อมูลจำเพาะของการนำไปใช้ฮาร์ดแวร์ และวิธีใช้เพื่อให้บรรลุการออกแบบร่วมโมเดล-ฮาร์ดแวร์
1. ทำไมต้องใช้ hls4ml?
ในระบบเรียลไทม์ ความหน่วงมักเป็นปัจจัยสำคัญลำดับแรก ตัวอย่างเช่น ในการทดลองเครื่องชนอนุภาคขนาดใหญ่ (LHC) ของศูนย์วิจัยนิวเคลียร์แห่งยุโรป (CERN) ตัวตรวจจับสร้างข้อมูลประมาณ 100 TB ต่อวินาที และระบบทริกเกอร์ต้องตัดสินใจว่าจะเก็บเหตุการณ์การชนหรือไม่ภายใน 10 ไมโครวินาที การประมวลผลด้วย CPU แบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบสนองความต้องการนี้ได้ ดังนั้น FPGA จึงกลายเป็นทางเลือกที่หลีกเลี่ยงไม่ได้
อย่างไรก็ตาม การพัฒนา FPGA แบบดั้งเดิมเผชิญกับปัญหาสำคัญสองประการ:
- เกณฑ์การพัฒนาสูง: ต้องเข้าใจภาษาบรรยายฮาร์ดแวร์ เข้าใจแนวคิดเกี่ยวกับไทม์มิ่งไปป์ไลน์ ข้อจำกัดทรัพยากร ฯลฯ
- การปรับโมเดลให้เหมาะสมยาก: เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก (เช่น PyTorch, TensorFlow) ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ CPU/GPU เป็นหลัก โมเดลของพวกเขาไม่สามารถแมปไปยัง FPGA โดยตรงได้
เป้าหมายของ hls4ml คือ เชื่อมโยงเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกกับฮาร์ดแวร์ FPGA เพื่อให้นักวิศวกรรมอัลกอริทึมสามารถได้รับประโยชน์จากความหน่วงต่ำของ FPGA โดยไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านฮาร์ดแวร์
2. สถาปัตยกรรมโดยรวมของ hls4ml: การออกแบบแบบโมดูลาร์ทำให้เกิดความยืดหยุ่น
การออกแบบของ hls4ml ได้รับแรงบันดาลใจจากแนวคิดของคอมไพเลอร์สมัยใหม่ โดยแบ่งกระบวนการทั้งหมดออกเป็นสี่ระดับ: ฟรอนต์เอนด์ การแสดงระดับกลาง (IR) ตัวปรับให้เหมาะสม และแบ็กเอนด์ ดังแสดงในรูปที่ 1 การออกแบบแบบโมดูลาร์นี้ทำให้สามารถรองรับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกและเป้าหมายฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายได้อย่างยืดหยุ่น
รูปที่ 1 | กระบวนการแปลงและคอมไพล์โมเดล hls4ml ฟรอนต์เอนด์จะแยกวิเคราะห์โมเดลจากเฟรมเวิร์กต่างๆ (Keras, PyTorch, ONNX) เป็นการแสดงระดับกลาง (IR) ที่เป็นมาตรฐาน หลังจากผ่านการแปลงโดยตัวปรับให้เหมาะสมหลายชุดแล้ว แบ็กเอนด์จะสร้างโค้ดสำหรับคอมไพเลอร์ HLS เฉพาะเจาะจง (Vitis, oneAPI, Catapult) และสุดท้ายจะสังเคราะห์เป็นบิตสตรีม FPGA หรือเน็ตลิสต์ ASIC
2.1 ฟรอนต์เอนด์: รองรับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกหลัก
ฟรอนต์เอนด์ของ hls4ml มีหน้าที่แปลงโมเดลที่ฝึกแล้วเป็นการแสดงภายใน ปัจจุบันรองรับ:
- Keras 2/3: รวมถึง Keras ดั้งเดิมและไลบรารีควอนไทซ์ QKeras, HGQ
- PyTorch: แปลงเป็น IR ผ่านการติดตามหรือสคริปต์โมเดล
- ONNX/QONNX: รองรับรูปแบบการแลกเปลี่ยนโครงข่ายประสาทเทียมแบบเปิด เพื่อนำเข้าโมเดลข้ามเฟรมเวิร์ก
- Brevitas: รองรับไลบรารีควอนไทซ์ของ PyTorch
สำหรับแต่ละเฟรมเวิร์ก hls4ml จะให้ชุด ตัวจัดการเลเยอร์ (layer handlers) ซึ่งรับผิดชอบในการแยกวิเคราะห์พารามิเตอร์และน้ำหนักของเลเยอร์เฉพาะ (เช่น Conv2D, Dense) และแปลงเป็นโหนดการแสดงระดับกลาง (IR) ที่เป็นมาตรฐาน น้ำหนักทั้งหมดจะถูกแปลงเป็นอาร์เรย์ NumPy เพื่อขจัดความเฉพาะเจาะจงของเฟรมเวิร์ก
ตารางที่ 1 แสดงการสนับสนุนเลเยอร์โครงข่ายประสาทเทียมที่แตกต่างกันของแต่ละฟรอนต์เอนด์ ฟรอนต์เอนด์ Keras และ ONNX รองรับได้ครอบคลุมที่สุด ในขณะที่ฟรอนต์เอนด์ PyTorch กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว
ตารางที่ 1 | เมทริกซ์การสนับสนุนของ hls4ml สำหรับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกและแบ็กเอนด์ฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน ☑ หมายถึงรองรับ – หมายถึงเฟรมเวิร์กนั้นไม่รองรับเลเยอร์นั้น
2.2 การแสดงระดับกลาง (IR) และตัวปรับให้เหมาะสม
โมเดลทั้งหมดที่แปลงโดยฟรอนต์เอนด์จะถูกรวมเป็น กราฟโมเดล (ModelGraph) ซึ่งประกอบด้วยโหนด (เลเยอร์) ขอบ (การไหลของข้อมูล) และข้อมูลการกำหนดค่า (เช่น พารามิเตอร์การควอนไทซ์ ระดับความขนาน) การออกแบบของ IR รับประกันการแยกออกจากเฟรมเวิร์กเฉพาะ ทำให้การปรับให้เหมาะสมและการสร้างแบ็กเอนด์ในภายหลังสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้
ตัวปรับให้เหมาะสม (optimizers) คือชุดของ pass ที่ทำการแปลง IR ตัวอย่างเช่น:
* การแพร่กระจายความแม่นยำ: หาความกว้างบิตของตัวสะสมระดับกลางโดยอัตโนมัติตามความแม่นยำของอินพุต/เอาต์พุต เพื่อป้องกันการล้น
* การรวมตัวดำเนินการ: รวมเลเยอร์ต่อเนื่องกัน เช่น Conv2D, BatchNorm, ReLU เป็นโหนดที่เทียบเท่าหนึ่งโหนด เพื่อลดจำนวนขั้นของไปป์ไลน์
* การพับค่าคงที่: คำนวณนิพจน์ค่าคงที่ทั้งหมดที่สามารถกำหนดได้ในระหว่างการคอมไพล์ เพื่อลดต้นทุนฮาร์ดแวร์
* การสร้างอินสแตนซ์เทมเพลต: แมปโหนด IR ไปยังเทมเพลต HLS เฉพาะตามการกำหนดค่าของผู้ใช้ (เช่น กลยุทธ์ ปัจจัยการนำกลับมาใช้ใหม่)
ตัวปรับให้เหมาะสมเหล่านี้สามารถรวมกันเป็น โฟลว์การปรับให้เหมาะสม (optimizer flows) ได้ แบ็กเอนด์ที่แตกต่างกันสามารถเลือกโฟลว์การปรับให้เหมาะสมที่แตกต่างกันได้
2.3 แบ็กเอนด์: รองรับคอมไพเลอร์ HLS หลายผู้ขาย
แบ็กเอนด์ของ hls4ml มีหน้าที่แปลง IR ที่ปรับให้เหมาะสมแล้วเป็นโค้ดสำหรับคอมไพเลอร์การสังเคราะห์ระดับสูง (HLS) เฉพาะเจาะจง และสร้างสคริปต์และแท่นทดสอบประกอบ ปัจจุบันแบ็กเอนด์ที่รองรับ ได้แก่:
* AMD Vitis/Vivado HLS: แบ็กเอนด์ที่ครบถ้วนที่สุด รองรับกลยุทธ์ทั้งหมด (Latency, Resource, DA) และประเภทการไหลของข้อมูล
* Intel oneAPI/Quartus: รองรับการไหลของข้อมูล io_parallel และ io_stream ใช้กลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมทรัพยากรเป็นหลัก
* Siemens Catapult HLS: ออกแบบสำหรับ ASIC รองรับการสังเคราะห์แบบลำดับชั้น เพื่อความสะดวกในการจัดการการออกแบบขนาดใหญ่
แต่ละแบ็กเอนด์ให้ชุด เทมเพลต HLS ซึ่งเป็นโค้ด C++ ที่ปรับให้เหมาะสมด้วยตนเอง ซึ่งใช้ฟังก์ชันของเลเยอร์เฉพาะ (เช่น การคูณเมทริกซ์-เวกเตอร์ ฟังก์ชันกระตุ้น) เทมเพลตจะแทรก HLS pragma (เช่น #pragma HLS unroll, #pragma HLS pipeline) เพื่อแนะนำเครื่องมือสังเคราะห์ให้ใช้งานแบบขนานและไปป์ไลน์
ตารางที่ 2 แสดงการสนับสนุนเลเยอร์โครงข่ายประสาทเทียมที่แตกต่างกันของแต่ละแบ็กเอนด์ จะเห็นว่าเลเยอร์หลักได้รับการครอบคลุมทั้งหมด
ตารางที่ 2 | เมทริกซ์การสนับสนุนของแบ็กเอนด์ฮาร์ดแวร์แต่ละตัวสำหรับเลเยอร์โครงข่ายประสาทเทียมที่แตกต่างกัน
3. หลักสำคัญของการนำไปใช้ฮาร์ดแวร์: การคูณเมทริกซ์-เวกเตอร์ค่าคงที่ (CMVM)
แกนหลักของการคำนวณโครงข่ายประสาทเทียมคือการคูณเมทริกซ์-เวกเตอร์ ใน FPGA น้ำหนักจะถูกกำหนดเป็นค่าคงที่หลังการฝึก ดังนั้นการดำเนินการนี้จึงเรียกว่า การคูณเมทริกซ์-เวกเตอร์ค่าคงที่ (CMVM) hls4ml ให้กลยุทธ์การนำไปใช้สามแบบสำหรับ CMVM ซึ่งแต่ละแบบมีเป้าหมายการปรับให้เหมาะสมที่แตกต่างกัน
3.1 กลยุทธ์การนำไปใช้สามแบบ
กลยุทธ์ Latency: มุ่งสู่ความหน่วงต่ำสุดขีด
ฝังน้ำหนักลงในวงจรตัวคูณโดยตรง คลายลูปทั้งหมด อนุญาตให้คอมไพเลอร์ HLS ทำการปรับให้เหมาะสมอย่างรุนแรง (เช่น กำจัดศูนย์คูณ แปลงการคูณค่าคงที่เป็นการบวกแบบเลื่อน)
ปัจจัยการนำกลับมาใช้ใหม่ (Reuse Factor, RF) เป็นพารามิเตอร์สำคัญใน HLS ที่ใช้ในการแลกเปลี่ยนทรัพยากรฮาร์ดแวร์กับความหน่วงในการคำนวณ โดยนิยามว่า:
RF = จำนวนการคูณทั้งหมด / จำนวนการคูณแบบขนานต่อรอบ
RF สะท้อนถึง “ระดับการนำกลับมาใช้ใหม่” ของงานคำนวณในมิติเวลา: RF ยิ่งมาก หมายถึงหน่วยฮาร์ดแวร์ถูกนำกลับมาใช้ซ้ำหลายครั้งมากขึ้น จึงลดจำนวนตัวคูณแบบขนานและประหยัดทรัพยากร FPGA แต่ต้องแลกกับการเพิ่มจำนวนรอบการคำนว
⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง
☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน
หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay
本文来自网络搜集，不代表คลื่นสร้างอนาคต立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：https://www.itsolotime.com/th/archives/22848