【摘 要】
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近年来,得益于大量的开源训练数据以及学习这些数据的强大的计算能力（GPU的产生及应用）,人工智能领域特别是深度学习方向获得了极大的发展。基于LSTM的神经网络是一种循环神经网络,该网络模型在智能认知领域被广泛应用,比如语音识别、图像说明以及自然语言处理等。然而,传统的计算平台如CPU、GPU等无法快速高效地实现LSTM算法,且常常需要对大量的权重进行数据搬运,对片上的存储需求较大,且消耗的功耗也比
【基金项目】
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“十三五”装备预研共用技术项目——计算资源受限条件下的机器学习技术
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近年来,得益于大量的开源训练数据以及学习这些数据的强大的计算能力（GPU的产生及应用）,人工智能领域特别是深度学习方向获得了极大的发展。基于LSTM的神经网络是一种循环神经网络,该网络模型在智能认知领域被广泛应用,比如语音识别、图像说明以及自然语言处理等。然而,传统的计算平台如CPU、GPU等无法快速高效地实现LSTM算法,且常常需要对大量的权重进行数据搬运,对片上的存储需求较大,且消耗的功耗也比较多。因此,需要针对LSTM网络设计一个灵活、快速且低功耗的专用硬件加速器,以满足日益增长的人工智能任务需求。本文根据机型识别和航迹预测这两个人工智能任务的项目需求,基于Xilinx FPGA平台设计了一种可配置的LSTM神经网络加速器。首先,本文对目前主流的基于LSTM的硬件加速器设计进行了详细的调研,并分析比对了其中的创新点以及加速效果。然后,在此基础上详细描述了本文所设计的LSTM网络加速器。一方面,设计了可配置的LSTM控制器单元来满足不同规模的LSTM运算需求;另一方面,针对稀疏量化后的压缩模型,设计了可配置的且对激励进行跳零处理的高性能稀疏矩阵向量乘单元。其次,介绍了基于FPGA验证平台的验证环境以及验证方法,对测试结果进行了详细的说明和分析。测试结果表明,可配置的LSTM硬件加速器在应用于机型识别任务时,可达到2135帧/s的运算速度,应用于航迹预测任务时,可达到15363帧/s的速度,且总功耗仅有6.215W;其中的稀疏矩阵向量乘模块相较于CPU,可达到26.27倍的加速,但功耗仅为CPU的0.16;相较于GPU,达到了 2.27倍的加速,但功耗仅为GPU的0.03;相较于ESE[16]（系统时钟为200MHz）,在能效比上,本文的能效比是ESE设计的5.5倍。论文最后还针对设计中的不足提出了相应的优化方案,包括数据传输带宽与片上计算单元运算速度不匹配问题的优化,以及利用非线性函数本身的对称性对非线性函数单元做出的优化。
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