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賽靈思推出了自適應計算加速平臺Versal和加速器Alveo

Xilinx賽靈思官微 ? 來源:djl ? 作者:賽靈思 ? 2019-07-26 16:59 ? 次閱讀
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1XDF(賽靈思開發(fā)者大會)在北京國際飯店舉行。作為業(yè)界最權(quán)威、最具深度的FPGA交流大會之一,Xilinx把行業(yè)最頂尖的FPGA專家和企業(yè)匯聚一堂,集思廣益,分享和交流FPGA產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗與應用方案,為業(yè)內(nèi)軟硬件開發(fā)者與設(shè)計者提供獨到的見解和靈感。Xilinx CEO Victor Peng 、華為IT智能計算業(yè)務(wù)副總裁張小華、阿里云FPGA異構(gòu)計算研發(fā)總監(jiān)張振祥等業(yè)內(nèi)領(lǐng)袖出席。同時,在會上,賽靈思推出了業(yè)界首款自適應計算加速平臺Versal和加速器Alveo,引爆現(xiàn)場。

作為Xilinx在中國智能汽車電子領(lǐng)域唯一的Certified member,深圳市自行科技有限公司(簡稱:自行科技)受邀參加,公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO諶璟博士在現(xiàn)場分享了“基于FPGA的計算機視覺系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)”的主題演講。諶璟博士結(jié)合其多年的深度學習與FPGA開發(fā)經(jīng)驗,從性能、成本、開發(fā)難度等多個維度出發(fā),提出一套系統(tǒng)化的FPGA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化流程,受到了Xilinx AI及邊緣計算產(chǎn)品營銷總監(jiān)Nick與機器學習產(chǎn)品營銷高級經(jīng)理Andy等業(yè)內(nèi)專家的高度贊賞。

圖文:自行科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO諶璟博士做主題演講

諶博認為,CNN與FPGA的結(jié)合可以組合利用多種算法模塊,充分發(fā)揮FPGA在計算速度、功耗、成本等方面的優(yōu)勢,降低開發(fā)難度與周期,減少開發(fā)成本。但是CNN中存在大量冗余計算,因此如何在FPGA中實現(xiàn)CNN加速設(shè)計就尤為重要。

諶璟博士演講獲得現(xiàn)場嘉賓觀眾一致好評

自行科技通過多年CNN與FPGA自主研發(fā)經(jīng)驗,開發(fā)出業(yè)內(nèi)最具性價比的FPGA加速設(shè)計方案。會中,她表示,F(xiàn)PGA加速設(shè)計需要算法工程師和FPGA工程師共同參與。一方面,通過剪枝壓縮、權(quán)值壓縮等方法對網(wǎng)絡(luò)壓縮算法進行優(yōu)化,以減少網(wǎng)絡(luò)冗余計算,釋放可用資源。例如,我們可以僅僅將少數(shù)“重要”的卷積核量化為8bit權(quán)值,其余卷積核用1bit權(quán)值表示,構(gòu)造混合精度網(wǎng)絡(luò),在確保網(wǎng)絡(luò)檢測性能的基礎(chǔ)上大幅度提高計算效率。另一方面,不同的FPGA架構(gòu)需要適配對應的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),因此需要有針對性地進行并行化和結(jié)構(gòu)化設(shè)計,讓計算模塊得到充分利用,避免大量計算資源閑置。同時,在進行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計時還要充分利用FPGA片內(nèi)資源,避免DSP計算資源與邏輯資源的浪費。

以SSD網(wǎng)絡(luò)為例,在不考慮其他操作帶來的時延(DDR時延、FSM狀態(tài)轉(zhuǎn)移時延~等)的情況下,Xilinx zynq7020在CNN計算幀率最高可達5.7fps;但是,自行科技通過權(quán)值壓縮、并行化設(shè)計等CNN網(wǎng)絡(luò)加速設(shè)計和算法優(yōu)化后,計算幀率提升了4-5倍,大大提高了芯片的運行效率,成為了業(yè)內(nèi)低成本高效率FPGA應用典范!

最后,諶博總結(jié)到:“FPGA與CNN的結(jié)合具備廣泛的應用前景,但是在開發(fā)的過程中也需要我們不斷克服困難和挑戰(zhàn)。當前FPGA平臺技術(shù)與工具不斷迭代更新,這就需要我們時刻關(guān)注世界最前沿的技術(shù)。今天我非常高興在現(xiàn)場見證了業(yè)界首款自適應計算加速平臺Versal ACAP以及新一代FPGA加速器卡Alveo。這不僅可以加快公司軟硬件迭代創(chuàng)新進程,還為我們探索更優(yōu)秀的FPGA加速方案提供了思路。未來,隨著CNN的計算量不斷上升,數(shù)據(jù)吞吐量也會顯著增大,這就需要不斷提高FPGA片內(nèi)BRAM資源利用效率,深入研究CNN模型壓縮算法,優(yōu)化基于FPGA的CNN框架,這也需要行業(yè)共同的努力!”

目前,該方案已經(jīng)成功應用于公司的三大產(chǎn)品:前向ADAS系統(tǒng)、駕駛員監(jiān)控(DMS)系統(tǒng)和智能環(huán)視影像系統(tǒng),產(chǎn)品都已順利實現(xiàn)量產(chǎn)?;贔PGA平臺與CNN算法的深度結(jié)合,自行科技率先開發(fā)出國內(nèi)首款基于深度學習技術(shù)的駕駛員監(jiān)控(DMS)系統(tǒng),打造出業(yè)內(nèi)功能最全面、性價比最高的駕駛員監(jiān)控(DMS)系統(tǒng),成為國內(nèi)駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)標桿企業(yè)。

除此之外,自行科技前向ADAS系統(tǒng)與智能環(huán)視影像系統(tǒng)以其可靠的目標檢測準確性和語義分割精度獲得國內(nèi)眾多傳統(tǒng)車廠(乘用車與商用車)、新能源和互聯(lián)網(wǎng)造車公司和Tier1汽車零部件供應商的高度認可。相信隨著FPGA開發(fā)技術(shù)的不斷成熟,CNN加速設(shè)計將獲得更廣泛的應用,讓我們拭目以待!

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