【摘 要】
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近年来,随着特征尺寸逼近物理极限,漏电功耗急剧上升,单纯地依靠等比例缩放定律,摩尔定律很难继续向前发展。如何在这样的情况下进一步地提升芯片的性能,一直是业界研究的一个重点,而可重构计算使得芯片性能的进一步提升成为可能。本论文结合当前研究热点——机器学习算法,重点围绕最小二乘支持向量机（LSSVM）算法,开展了利用可重构技术对其进行硬件加速的研究。围绕LSSVM算法的硬件加速,本文主要完成以下两方面
【基金项目】
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企业委托设计项目“可重构智能加速核架构研究”
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近年来,随着特征尺寸逼近物理极限,漏电功耗急剧上升,单纯地依靠等比例缩放定律,摩尔定律很难继续向前发展。如何在这样的情况下进一步地提升芯片的性能,一直是业界研究的一个重点,而可重构计算使得芯片性能的进一步提升成为可能。本论文结合当前研究热点——机器学习算法,重点围绕最小二乘支持向量机（LSSVM）算法,开展了利用可重构技术对其进行硬件加速的研究。围绕LSSVM算法的硬件加速,本文主要完成以下两方面工作:第一,利用可重构技术,通过粗粒度可配置方式,可在同一套存储资源和计算资源上映射出LSSVM训练算法和决策算法的硬件架构,并完成了可重构LSSVM加速器的SystemC系统建模,该加速器模型包括LSSVM训练机和LSSVM决策机两部分。基于可重构LSSVM加速器模型对不同核函数下的训练收敛速度进行了评估,对于同样的训练样本,硬件友好核函数比高斯核函数的收敛速度快了30%-40%,且硬件友好核的硬件实现复杂度低,但并不会对最终的分类准确度带来影响。该模型可以进一步指导后续硬件实现。第二,设计完成了可重构LSSVM决策机的硬件加速器。该LSSVM决策机主要由幂值计算模块、指数求解模块、乘累加树模块和标签判断模块四个部分组成,其中幂值计算模块和指数求解模块分别采用16路并行和32路并行;设计乘累加树模块中的累加选择模块则针对不同的训练样本数量做了优化,可支持任意数值的训练样本进行累加运算。该可重构LSSVM决策机在Xilinx开发板UltraScale XCVU440中完成功能验证,其时钟频率最高可达125MHz,分类准确度达到97%以上,完成决策的时间量级为毫秒（ms）量级,能满足应用需求。可重构的设计方法是构建机器学习加速器的一种通用方法,随着机器学习加速硬件的普及,该方法也将得到更广泛的应用。
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