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自动驾驶网络大学课程W14L1 ML硬件架构二


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第14周第1课

第14周课程的材料是关于ML的硬件架构,作为课程材料的论文非常优秀。作者都是斯坦福大学的教授。

总结一下,课程内容就是实现一种针对ML优化的编程语言,抽象出ML计算的硬件实现,也就是说用这种语言编写的ML代码可以很方便地使用ML的硬件加速器。

做这样一个语言的出发点是,基于FPGA的ML加速器如果用HDL编程,对软件人员来说是非常不友好的,因为HDL没有从算法的角度来描述问题。作者为ML设计了一种新的领域特定语言,并设计了编译器,将基于这种语言的代码编译成Chisel,然后可以编译成基于HDL的FPGA设计。

ML的优化主要是针对控制回路的优化。比如一个For循环的矩阵乘法可以直接用硬件实现,但它要解决参数传递、硬件矩阵乘法器的软件抽象、编程接口以及如何通过软件指定硬件实现的参数等问题。

ML的第二个优化是内存的设计。CPU只有寄存器和内存,缓存可以算。ML的硬件加速可以设计多种存储器,软件可以指定代码使用哪种存储器,控制不同类型存储器之间数据的复制。

ML的第三个优化是关于接口,硬件模块和软件的接口,具体设计类似于FPGA的HLS。

作者实现了这种语言的定义,开发了编译器,比较了常用的ML算法,然后给出了结果。

结论:

本文设计了一种在可重构体系结构上设计ML应用加速器的语言。Spatial包括针对控制、内存和设计调整的硬件特定抽象,有助于在高效加速器设计和性能驱动的加速器设计之间实现平衡。我们已经证明,Spatial可以从单个源中针对一系列可重构的架构,它平均可以实现比SDAccel快2.9倍的速度,而代码减少了42%。空间语言和编译器是斯坦福大学正在进行的开源项目。

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