intel培训-3 FPGA

青旅半醒 2024-04-17 15:41 76阅读 0赞

## 免费的数据集 ##

**NNIST**

0-9 的手写体
    28*28
    测试功能

**CIFAR-10**

10个类别
    50000张图片
    32*32

**imageNet**

可以实用级别
    
    1000个类别
    224*224
    120万张训练图像
    50000张验证图片
    100000张验证图片

## 网络 ##

**AlexNet**

ImageNet分类比赛
    图片识别率由之前的不过一半到接近80%
    卷积神经网络开始得到重视
    2017年 识别的错误率在2% 精度超过人类

**Net**

互连的拓扑结构
    Rg：
    AlexNet 
    googleNet

**框架**

一个“操作系统” 
    一个函数库 
    子程序的集合
    
    提供卷积运算
    
    tf
    Caffe

**深度学习的基元库**

特定于低级别的加速器的库
    如 cIDNN MKL DLA cuDNN

**FPGA**

现场可编程门阵列
    
    数电： 0 1 加减法 乘除法 
    
    为了解决
    设计电路过于复杂
    
    最早的可编程器件（PRD）：可以实现简单的可编程
    一个窗口 一个编程器 用紫外线照射芯片 在紫外线的照射下可以擦除之前的痕迹
    
    FPGA：
    不需要取下芯片 现场可编程
    逻辑单元 数百万的
    存储器块
    特殊功能的应用

**FPAG基本单元查找表**

基本单元
    四输入查找表
    
    四个信号
    一个信号的输出 
    一个逻辑单元可以实现
    
    一个bit的（全加）加减
    16个逻辑单元
    实现简单的操作系统：
    8086（最早的）
    80286
    80386

**FPGA内存块**

存储器块
    大小不一
    读写方式不同：可以两套读写方式

**FPGA DSP模块**

硬件的
    乘累加的模块
    节省逻辑单元
    速度快
    
    可以量化不同的精度的运算

**FPGA 可配置路由**

自定义数据路径
    可以直接连接至定制或者标准IO接口

**FPGA IO和接口**

硬核内存控制器
    支持连接片外内存（HBM,HMC,..）

**英特尔的FPGA产品**

MAX Cyclone Arria Stratix
    从左至又速度变高 成本变高

**采用FPGA定制的硬件所具备的优势**

高效处理
    精细化处理
    低功效
    灵活的芯片
    支持重新配置
    加快上市速度
    多种可用I/O标准

**FPGA和人工智能的关系**

支持灵活控制数据路径
    
    确定的低延时对推理至关重要：汽车自动驾驶
    人的反应时间0.25秒
    
    GPU：单指令多数据 装满显存一次执行
    数据的延迟很高 吞吐率高 但是运行速度快
    
    提供确定性系统延迟
    I/O延迟 + 计算延迟
    
    CPU：
    延迟不确定
    多任务，中断之类
    
    支持灵活的任意架构：
    努力提高网络开发效率 以消除GPU局限性
    批处理
    降低位宽
    稀疏权重
    稀疏激活

**实现卷积CNN的要求**

高吞吐率
    
    多次浮点乘积累加运算 
    
    高带宽本都存储，以存储过滤数据以及部分之和
    
    支持不同的拓扑问题的灵活性

**压缩算法**

H.2265(HEVC) 
    H.264(AVL)
    MPEG-2

**开源计算机视觉库（OpenCV）**

2500 多个算法与函数
    C++ python*  java* matlab*接口
    使用经过优化的C/C++ 编写 支持OpenCL*