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掌控人工智能的力量:使用萊迪思sensAI快速上手

作者:萊迪思半導(dǎo)體白皮書 時間:2019-02-20 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

  在FPGA中構(gòu)建推理引擎

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201902/397747.htm

  設(shè)計AI推理模型的硬件需要不斷平衡所需資源數(shù)量與性能和功率要求。的ECP5和UltraPlus產(chǎn)品系列能輕松實現(xiàn)這種平衡。

  ECP5系列擁有三種不同規(guī)格的器件,能夠運行一到八個推理引擎。它們集成的本地存儲器從1 Mb到3.7 Mb不等。功耗最高僅為1 W,尺寸也只有100 mm2。

  相比之下,UltraPlus系列的功耗水平低至ECP5系列的千分之一,僅為1 mW。占用的電路板面積僅為5.5mm2,包括了最多8個乘法器和最多1 Mb的本地存儲器。

  還提供可在這些器件上高效運行的CNN IP以及可用于ECP5系列的CNN加速器。

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  圖4 適用于ECP5系列的CNN加速器

  萊迪思還提供可用于UltraPlus系列的輕量化CNN加速器。

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  圖5 適用于UltraPlus系列的輕量化CNN加速器

  這里暫且不談細節(jié);重點在于您無須從頭開始設(shè)計自己的AI引擎。您可以聯(lián)系萊迪思獲取關(guān)于這些IP的更多信息。

  最后,您還可以在開發(fā)模塊上運行并測試這些演示,兩個模塊分別對應(yīng)這兩種產(chǎn)品系列。Himax HM01B0 UPduino Shield采用了一片UltraPlus FPGA, 尺寸為22x50 mm2。嵌入式視覺開發(fā)套件采用了一片ECP5 FPGA,尺寸為80x80 mm2。

  Himax HM01B0 UPduino Shield 嵌入式視覺開發(fā)套件

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  圖6 評估AI應(yīng)用的開發(fā)模塊

  有了FPGA、軟IP和其他處理數(shù)據(jù)所需的硬件部分,就可以使用Lattice Diamond設(shè)計工具進行編譯,從而生成位流,在每次上電后對目標設(shè)備中的FPGA進行配置。

  在萊迪思FPGA上構(gòu)建推理模型

  創(chuàng)建推理模型與創(chuàng)建底層運行平臺大不相同。它更抽象,涉及更多運算,且不涉及RTL設(shè)計。這一過程主要有兩個步驟:創(chuàng)建抽象模型,然后根據(jù)所選平臺優(yōu)化模型的實現(xiàn)。

  模型訓(xùn)練在專門為此過程設(shè)計的框架中進行。最流行的兩個框架是Caffe和TensorFlow,但不限于此。

  CNN由很多層構(gòu)成——卷積層,可能還會有池化層和全連接層——每一層都有由前一層的結(jié)果饋送的節(jié)點。每個結(jié)果都在每個節(jié)點處加權(quán)重,權(quán)重多少則由訓(xùn)練過程決定。

  訓(xùn)練框架輸出的權(quán)重通常是浮點數(shù)。這是權(quán)重最為精確的體現(xiàn),然而大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備不具備浮點運算功能。這時我們需要針對特定平臺對這個抽象模型進行優(yōu)化,這項工作由萊迪思的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器負責。

  編譯器可以實現(xiàn)加載和查看從某個CNN框架下載的原始模型。您可以運行性能分析,這對模型優(yōu)化最關(guān)鍵的方面——量化至關(guān)重要。

  由于無法處理浮點數(shù),因此需要將它們轉(zhuǎn)換為整數(shù)。對浮點數(shù)四舍五入也就意味著精度會降低。問題是, 什么樣的整數(shù)精度才能滿足您想要的精度?通常使用的最高精度為16位,但是權(quán)重和輸入可以表示為較小的整數(shù)。萊迪思目前支持16、8和1位的設(shè)計實現(xiàn)。

  1位的設(shè)計實際是在一位整數(shù)域中進行訓(xùn)練以保持精度。顯然,更小的數(shù)據(jù)單元意味著性能更高、硬件尺寸更小以及功耗更低。但是,精度太低就無法準確地推斷視野中的物體。

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  圖7 可以對單個模型進行優(yōu)化以適用于不同的設(shè)備

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器能讓您創(chuàng)建代表模型的指令流,然后可以模擬或直接測試這些指令,從而判斷在性能、功耗和精度之間是否達到了適度的平衡。測試的標準通常是看一組測試圖像(與訓(xùn)練圖像不同)中正確處理的圖像的百分比。

  通??梢酝ㄟ^優(yōu)化模型來優(yōu)化運行,包括去掉一些節(jié)點以減少資源消耗,然后重新訓(xùn)練模型。這一設(shè)計環(huán)節(jié)可以微調(diào)精度,同時保證能在有限的資源下順利運行。

  兩個檢測實例

  在以下兩個不同的視覺案例中,我們將看到權(quán)衡是如何發(fā)揮作用的。第一個應(yīng)用是人臉檢測;第二個是人員偵測。我們將看到不同F(xiàn)PGA之間存在的資源差異如何影響到相對應(yīng)的應(yīng)用的性能和功耗。

  兩個示例的輸入都源自同一個攝像頭,兩者都在相同的底層引擎架構(gòu)中運行。在UltraPlus設(shè)計實例中,圖像的尺寸縮小后通過8個乘法器進行處理,利用了內(nèi)部存儲器并使用了LED指示燈。

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  圖8 UltraPlus平臺用于人臉檢測和人員偵測應(yīng)用

  ECP5系列資源更多,提供了一個計算能力更強的平臺。攝像頭捕捉的圖像在發(fā)送到CNN之前在圖像信號處理器(ISP)中進行預(yù)處理。處理結(jié)果與原始圖像在標記引擎上比對,從而將文本或注釋覆蓋在原始圖像上。

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  圖9 ECP5平臺用于人臉檢測和人員偵測應(yīng)用

  我們可以使用一系列圖表來衡量兩種應(yīng)用的性能、功耗和占用面積情況。對于每個應(yīng)用,我們做了兩組示例:一組輸入較少,一組輸入較多。

  圖7表示了人臉檢測應(yīng)用的結(jié)果。兩組分別采用了32x32輸入和90x90輸入的情況。

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  圖10 在UltraPlus和ECP5 FPGA上實現(xiàn)簡單和復(fù)雜的人臉檢測應(yīng)用時的性能、功耗和占用面積

  左側(cè)的軸代表處理一張圖片需要的周期數(shù)量以及這些周期的分配情況。右側(cè)的軸代表在各器件(綠線)上實現(xiàn)的每秒幀數(shù)(fps)。最后,每種情況下還標注了功耗和占用面積。

  左側(cè)的32x32輸入示例中,橙色部分代表卷積層上運行的周期。在四個示例中,UltraPlus的乘法器數(shù)量最少;其他三片ECP5 FPGA的乘法器數(shù)量依次遞增。隨著乘法器數(shù)量的增加,卷積層所需的周期數(shù)減少。

  90x90輸入的示例位于右側(cè),得到的結(jié)果完全不同。在每個柱形圖的底部有大面積的藍色區(qū)域。這是由于設(shè)計更為復(fù)雜,使用了除器件內(nèi)部存儲空間以外的更多存儲器。由于需要占用外部DRAM,性能就有所損失。需要注意的是,這種設(shè)計無法使用較小的UltraPlus器件。

  人員偵測應(yīng)用的情況類似。兩組分別采用了64x64輸入和128x128輸入的情況。

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  圖11 在UltraPlus和ECP5 FPGA上實現(xiàn)簡單和復(fù)雜的人臉檢測應(yīng)用時的性能、功耗和占用面積

  同樣,較多的乘法器會減少卷積層的負擔,而依賴DRAM則會影響性能。

  圖9總結(jié)了各類情形下的性能。它包括了對圖像中最小可識別對象或特征的度量,用視野范圍的百分比表示。在這里使用更多輸入能夠為較小的目標提供更多分辨率。

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  圖12 兩個應(yīng)用示例在四片F(xiàn)PGA上的性能總結(jié)

  小結(jié)

  總之,使用萊迪思產(chǎn)品提供的資源,您就可以在萊迪思FPGA上輕松實現(xiàn)要求低功耗、具有靈活性和可擴展性的網(wǎng)絡(luò)邊緣AI推理設(shè)計。它可以提供成功部署AI算法所需的關(guān)鍵要素:

  ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器

  ? 神經(jīng)引擎軟IP

  ? Diamond設(shè)計軟件

  ? 開發(fā)板

  ? 參考設(shè)計


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關(guān)鍵詞: 萊迪思 sensAI

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