Аппаратное ускорение нейросетей: битовый подход к точности вычислений

Автор: Денис Аветисян

Новая архитектура позволяет гибко настраивать точность вычислений в квантованных нейронных сетях, повышая производительность и энергоэффективность.

Представлена битовая систолическая матрица для аппаратного ускорения квантованных нейронных сетей с возможностью динамической реконфигурации точности вычислений на FPGA.

Современные аппаратные ускорители нейронных сетей сталкиваются с компромиссом между потреблением ресурсов и точностью вычислений при использовании квантования. В данной работе, посвященной ‘Bitwise Systolic Array Architecture for Runtime-Reconfigurable Multi-precision Quantized Multiplication on Hardware Accelerators’, предложена новая архитектура битового систолического массива, обеспечивающая динамическую реконфигурацию точности вычислений в процессе работы. Это позволяет эффективно ускорить инференс моделей квантованных нейронных сетей с переменной точностью, достигая увеличения скорости до 3.57 раза на FPGA-платформе Ultra96. Возможно ли дальнейшее повышение энергоэффективности и масштабируемости предложенного решения для применения в более сложных задачах машинного обучения?

Эффективность нейронных сетей: узкое место вычислений

Современные нейронные сети демонстрируют впечатляющие возможности в решении сложных задач, однако их вычислительная сложность становится серьезным препятствием для широкого внедрения на периферийных устройствах, таких как смартфоны, дроны и встроенные системы. Каждая операция в сети, особенно при обработке больших объемов данных, требует значительных ресурсов, что приводит к высокой энергопотреблению и задержкам. Это ограничивает возможность использования мощных алгоритмов искусственного интеллекта в приложениях, где важны мобильность, автономность и оперативность. Несмотря на постоянное развитие аппаратного обеспечения, вычислительные ограничения остаются ключевой проблемой, требующей инновационных подходов к оптимизации и ускорению нейронных сетей, чтобы раскрыть их полный потенциал в реальных условиях.

Современные нейронные сети, несмотря на впечатляющие возможности, предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам, что ограничивает их применение на устройствах с ограниченной мощностью. Значительная часть этих затрат связана с традиционным использованием высокоточной арифметики, например, 32-битных чисел с плавающей точкой. Каждая операция умножения и сложения, выполняемая с такой точностью, требует значительного времени и энергии. Этот фактор особенно критичен при развертывании больших моделей на мобильных устройствах или в системах с ограниченным энергопотреблением, где необходимо обеспечить как высокую производительность, так и низкое энергопотребление. Таким образом, потребность в оптимизации точности вычислений становится ключевым фактором для масштабирования нейронных сетей и расширения области их применения.

Стремление к повышению эффективности работы нейронных сетей часто приводит к использованию вычислений пониженной точности. Однако, простая квантизация — то есть, прямое уменьшение количества бит, используемых для представления чисел — зачастую приводит к неприемлемой потере точности модели. Это связано с тем, что нейронные сети, обученные с использованием высокой точности, оказываются чувствительными к грубым изменениям в числовом представлении данных. Потеря информации при понижении точности может привести к существенному снижению производительности, особенно в задачах, требующих высокой степени детализации или чувствительности к небольшим изменениям входных данных. Таким образом, для успешного использования вычислений пониженной точности необходимы более сложные методы, позволяющие минимизировать потери точности и сохранить работоспособность модели.

Для полноценного раскрытия потенциала ускорения нейронных сетей требуется тонкий подход к числовой точности. Простое снижение разрядности, хотя и позволяет снизить вычислительные затраты и энергопотребление, зачастую приводит к неприемлемой потере точности предсказаний. Исследования показывают, что не все параметры и операции в нейронной сети одинаково чувствительны к снижению точности; некоторые слои и веса могут быть представлены в низкоточной форме без существенного ухудшения производительности. Поэтому, современные методы фокусируются на адаптивной точности, где разрядность динамически подстраивается в зависимости от важности конкретного параметра или операции. Такой подход позволяет найти оптимальный баланс между вычислительной эффективностью и точностью, открывая путь к развертыванию сложных моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны и встраиваемые системы. Разработка и применение алгоритмов, учитывающих эти нюансы, является ключевым направлением в современной области машинного обучения.

Смешанное квантование: динамическая оптимизация точности

Квантование со смешанной точностью (Mixed-Precision Quantization) представляет собой метод, направленный на оптимизацию баланса между эффективностью и точностью нейронных сетей. В отличие от унифицированных схем квантования, где все слои сети используют одинаковое количество бит для представления весов и активаций, данный подход позволяет назначать различным слоям сети разную точность. Это достигается путем анализа чувствительности каждого слоя к квантованию; слои, менее чувствительные к потерям точности, могут быть квантованы до более низких разрядностей, что снижает потребление памяти и вычислительные затраты, в то время как более критичные слои сохраняют высокую точность для минимизации потерь в производительности.

Метод смешанной точности квантования позволяет оптимизировать баланс между потреблением ресурсов и точностью за счет использования различной точности представления данных для разных слоев нейронной сети. Это основано на том, что разные слои обладают разной чувствительностью к квантованию: некоторые слои могут выдерживать более низкую точность без существенной потери точности модели, в то время как другие требуют более высокой точности для сохранения производительности. Интеллектуальное распределение разной точности позволяет снизить вычислительные затраты и объем памяти, необходимые для хранения и обработки модели, без значительного снижения ее общей точности.

Реализация смешанной точности квантования требует аппаратной поддержки многоточной арифметики, что выходит за рамки традиционных схем равномерного квантования. В отличие от унифицированных подходов, где все слои сети обрабатываются с использованием одного и того же количества бит, многоточная арифметика позволяет назначать различным слоям сети разную точность в зависимости от их чувствительности к квантованию. Это требует специализированных аппаратных блоков, способных эффективно выполнять вычисления с использованием различных форматов данных, например, 8-битных целых чисел (INT8), 16-битных чисел с плавающей запятой (FP16) и 32-битных чисел с плавающей запятой (FP32) в рамках одной и той же операции. Такой подход позволяет оптимизировать соотношение между точностью и производительностью, поскольку слои, менее чувствительные к квантованию, могут быть представлены с использованием меньшего количества бит, снижая потребление памяти и энергопотребление, в то время как критически важные слои сохраняют высокую точность.

Наша архитектура использует гибкость смешанной квантизации для оптимизации производительности на ресурсоограниченных платформах, таких как FPGA. Это достигается за счет динамического назначения различной разрядности квантования отдельным слоям нейронной сети, что позволяет сократить потребление памяти и вычислительные затраты без существенной потери точности. В частности, на FPGA это приводит к снижению требований к площади кристалла и энергопотреблению, поскольку операции с меньшей разрядностью требуют меньше аппаратных ресурсов. Реализация включает в себя специализированные блоки для эффективного выполнения арифметики с переменной точностью, обеспечивая оптимальное соотношение между производительностью и энергоэффективностью.

Битовый систолический массив: аппаратная реализация

Представлена архитектура битового систолического массива, разработанная для ускорения нейронных сетей с квантованием смешанной точности. Данная архитектура использует битовые вычислительные элементы и структуру систолического массива для эффективного параллельного выполнения квантованных операций. Особенностью является поддержка смешанного квантования, позволяющего использовать различные уровни точности для разных слоев нейронной сети, что оптимизирует баланс между точностью и вычислительной эффективностью. Использование битовых операций позволяет значительно снизить сложность операций умножения и повысить пропускную способность вычислений, что особенно важно для ресурсоограниченных устройств и задач реального времени.

Архитектура использует битовые вычислительные элементы и структуру систолического массива для эффективного параллельного вычисления квантованных операций. Систолический массив обеспечивает повторное использование данных, минимизируя доступ к памяти и повышая пропускную способность. Каждый вычислительный элемент выполняет простые битовые операции над входными данными, полученными от соседних элементов. Такая организация позволяет распараллелить выполнение квантованных операций, таких как умножение и сложение, что значительно ускоряет процесс вычислений по сравнению с традиционными архитектурами. Данные и частичные результаты перемещаются по массиву в согласованном ритме, обеспечивая высокую эффективность использования оборудования.

Использование побитовых операций позволяет значительно снизить сложность операций умножения в квантованных нейронных сетях. Традиционное умножение требует сложных схем и значительных временных затрат. Вместо этого, побитовые операции, такие как сдвиг и сложение, реализуют умножение на степени двойки с гораздо меньшими аппаратными затратами и более высокой скоростью. Например, умножение числа x на 2ⁿ может быть выполнено простым сдвигом битов x на n позиций влево. Это упрощение особенно эффективно при работе с квантованными весами и активациями, где значения часто представлены в виде целых чисел с небольшим количеством бит, что позволяет значительно повысить пропускную способность вычислений и снизить энергопотребление.

Возможность динамической переконфигурации аппаратного обеспечения позволяет массиву быстро адаптироваться к изменяющимся требованиям к точности вычислений. Это достигается путем изменения связей и функций вычислительных элементов в режиме реального времени, что позволяет переключаться между различными уровнями квантования без необходимости полной перестройки аппаратной архитектуры. Такая гибкость особенно важна для нейронных сетей, где разные слои могут требовать различной точности представления данных, а также для адаптации к изменяющимся условиям эксплуатации и оптимизации энергопотребления. Переконфигурация осуществляется посредством программного управления, определяющего конфигурацию связей и функций каждого вычислительного элемента в массиве.

Валидация производительности и широкое влияние

Реализация предложенной архитектуры на FPGA платформе Ultra96 демонстрирует существенное увеличение скорости вычислений и снижение энергопотребления по сравнению с традиционными методами. Проведенные тесты показывают, что разработанное решение позволяет значительно ускорить процесс инференса нейронных сетей, обеспечивая при этом более эффективное использование ресурсов. Данный подход открывает возможности для создания высокопроизводительных и энергоэффективных систем искусственного интеллекта, пригодных для широкого спектра применений, особенно в условиях ограниченных ресурсов, таких как периферийные устройства и мобильные платформы.

Архитектура была тщательно протестирована с использованием двух моделей — TFC и TCV — на широко известном наборе данных MNIST. Результаты демонстрируют высокую точность классификации изображений при значительном снижении потребляемых ресурсов. В ходе оценки было показано, что предложенный подход позволяет эффективно обрабатывать данные, минимизируя требования к памяти и вычислительной мощности. Это особенно важно для развертывания нейронных сетей на устройствах с ограниченными возможностями, таких как встроенные системы и периферийные вычислительные устройства, где энергоэффективность и компактность являются критическими факторами.

Архитектура продемонстрировала значительное ускорение при выводе моделей со смешанной точностью на FPGA-платформе Ultra96, достигая значений от 1.3185x до 3.5671x. Данный результат указывает на существенное повышение производительности по сравнению с традиционными методами, позволяя обрабатывать сложные нейронные сети значительно быстрее. Ускорение особенно заметно при работе с моделями, требующими высокой вычислительной мощности, что делает данную архитектуру перспективной для приложений, чувствительных к задержкам, таких как обработка изображений в реальном времени или автономные системы. Повышенная эффективность позволяет снизить энергопотребление, что особенно важно для мобильных и периферийных устройств.

Исследование продемонстрировало значительное превосходство разработанной архитектуры BitSys-LUT над существующими решениями. В частности, реализация на базе BitSys-LUT обеспечила ускорение в 356.71% по сравнению с аппаратным ускорителем, реализованным на основе IP-блоков Vivado. Анализ задержек показал, что предложенная архитектура демонстрирует уменьшение общей задержки на 65.36%, 44.97%, 62.18% и 33.51% по отношению к альтернативным решениям Bitshifter-pipe, Bitshifter-base, MTee-pipe и MTee-base соответственно. Эти результаты подтверждают высокую эффективность разработанной архитектуры и ее потенциал для применения в задачах, требующих высокой производительности и минимальных задержек.

Архитектура Bitwise Systolic Array открывает новые возможности для развертывания сложных нейронных сетей на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как встроенные системы и периферийные вычислительные узлы. Благодаря эффективной организации вычислений и минимизации потребления энергии, данное решение позволяет реализовать алгоритмы искусственного интеллекта непосредственно на целевых устройствах, избегая необходимости передачи данных в облако и снижая задержки. Это особенно важно для приложений, требующих оперативного реагирования, таких как автономные системы, робототехника и обработка данных в реальном времени. Возможность локального выполнения вычислений также повышает конфиденциальность и безопасность данных, что является критическим фактором для многих современных приложений.

Разработка архитектуры Bitwise Systolic Array открывает новые перспективы для внедрения искусственного интеллекта в самые разнообразные области, где ключевыми факторами являются энергоэффективность и ограниченность ресурсов. Повышенная производительность и сниженное энергопотребление позволяют развертывать сложные нейронные сети непосредственно на периферийных устройствах, таких как мобильные телефоны, датчики и встроенные системы. Это, в свою очередь, способствует созданию более устойчивых и экологичных AI-приложений, поскольку снижает потребность в мощных централизованных серверах и связанных с ними затратах энергии. Возможность эффективной обработки данных непосредственно на месте обеспечивает снижение задержек, повышение конфиденциальности и открывает новые возможности для инноваций в таких областях, как автономные транспортные средства, интеллектуальное сельское хозяйство и персонализированная медицина.

Предложенная в работе архитектура BitSys, стремящаяся к адаптации к различным уровням точности вычислений, вызывает интересную параллель с фундаментальными принципами проектирования сложных систем. Она демонстрирует отказ от жёстко заданных параметров в пользу гибкости и адаптивности. Кен Томпсон однажды заметил: «Всё, что оптимизировано, однажды потеряет гибкость». Эта фраза находит отражение в подходе, представленном в статье, где runtime-реконфигурируемость позволяет BitSys сохранять эффективность даже при изменении требований к точности вычислений, избегая преждевременной оптимизации под конкретную задачу. Архитектура, способная эволюционировать, представляется более устойчивой к будущим изменениям в задачах и технологиях, чем статичные решения. В конечном счете, как и в любой сложной системе, идеальная архитектура — это скорее стремление, чем достижимая цель.

Что Дальше?

Представленная архитектура BitSys, несомненно, демонстрирует потенциал битовых систолических массивов для адаптивных вычислений в квантованных нейронных сетях. Однако, стоит признать, что сама “адаптивность” — это лишь отсрочка неизбежного. Каждая конфигурация, даже динамически изменяемая, — это пророчество о будущей точке отказа, о конкретном сценарии, в котором система окажется неспособна к дальнейшей эволюции. Долгосрочная стабильность — признак не успеха, а скрытой катастрофы, ожидающей своего часа.

Более глубокое исследование необходимо направить не на увеличение количества поддерживаемых прецизионностей, а на понимание причины необходимости в их смене. Возможно, истинным путем является разработка самообучающихся архитектур, способных предсказывать оптимальную прецизионность для каждого слоя сети в режиме реального времени, а не просто реагировать на изменения. Система не должна быть сконфигурирована — она должна расти.

Настоящим вызовом является отказ от концепции “аппаратного ускорения” как таковой. Вместо этого, необходимо рассматривать FPGA как среду для выращивания вычислительных экосистем, способных к самоорганизации и адаптации к постоянно меняющимся требованиям. Иначе, все эти битовые массивы останутся лишь сложными инструментами, обреченными на устаревание.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.23334.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-27 14:01

🚀 Квантовые новости