贝叶斯推理的FPGA实现与尖端的神经网络
Haoran Li1, Bo Wan2,3, Ying Fang4,5
1Guangzhou Institute of Technology, Xidian University, Guangzhou, China.
Frontiers in neuroscience
|January 22, 2024
概括
本研究介绍了一种新的FPGA硬件加速器,用于尖端神经网络 (SNN),可以加快贝叶斯推理. 加速器优化了资源使用,并提高了SNN采样模型的计算速度.
科学领域:
- 神经科学和计算机工程 神经科学和计算机工程
- 开发出由大脑启发的计算架构.
- 硬件加速用于人工智能.
背景情况:
- 尖端神经网络 (SNN) 提供由大脑启发的高效,低复杂度的信息处理.
- 传统的·诺伊曼架构限制了SNN的性能,推动了对专用硬件的需求.
- 在SNN中进行概率抽样可以实现贝叶斯推理,但计算密集.
研究的目的:
- 为尖端神经网络 (SNN) 设计和实施硬件加速器,以加快贝叶斯推理.
- 通过硬件优化,克服SNN采样模型中的计算瓶.
- 利用现场可编程门阵列 (FPGA) 在嵌入式系统中实现高效的SNN加速.
主要方法:
- 为SNN设计了一个基于FPGA的硬件加速器.
- 采用流式管道和数组分区,以实现高效的并行化和资源优化.
- 在FPGA上使用Python生产力为Zynq (PYNQ) 框架进行模型迁移和加速.
主要成果:
- FPGA硬件加速器显著提高了SNN采样模型的计算速度.
- 推断的准确性得到维持,同时实现了显著的性能提升.
- PYNQ框架促进了FPGA高性能和低功耗的优化.
结论:
- 拟议的FPGA实现贝叶斯推理与SNN提供了复杂的概率模型推理的显著加速.
- 这种方法非常适合资源有限的嵌入式应用程序,需要高性能和低功耗.
- 硬件加速器对基于SNN的广泛应用具有很大的潜力.
