شماره ركورد كنفرانس :
5466
عنوان مقاله :
شتاب دهنده بازپيكربند براي اجراي كارآمد شبكه هاي عصبي كانولوشن
پديدآورندگان :
درباني پريا paria_darbani@cmps2.iust.ac.ir دانشگاه علم و صنعت ايران، تهران، ايران , بيتالهي حاكم beitollahi@iust.ac.ir دانشگاه علم و صنعت ايران، تهران، ايران , لطفي كامران پژمان plotfi@ipm.ir پژوهشگاه دانشهاي بنيادي، تهران، ايران
كليدواژه :
شبكه عصبي كانولوشن , يادگيري ماشين , شتابدهنده , منابع بياستفاده , معماري بازپيكربند
عنوان كنفرانس :
پنجمين كنفرانس ملي انفورماتيك ايران
چكيده فارسي :
لايههاي شبكه عصبي كانولوشن نسبت به يكديگر اندازههاي منحصربهفرد و متفاوتي دارند. به دليل وجود وابستگي دادهاي، لايهها يكييكي اجرا ميشوند. شتابدهنده هاي آرايهاي يكي از انواع سكو ها براي اجراي شبكههاي عصبي هستند كه در دستۀ شتابدهندههاي سفارشي قرار دارند. ساختار آرايهاي آنها امكان بهرهمندي از پردازش موازي و استفاده چندباره از داده را فراهم ميكند و به اين ترتيب از كارآمدي و مصرف پايينتر انرژي بهره ميبرند. اندازه ابعاد آرايهها بر مبناي ميانگيني از اندازه تمام لايههاي شبكه عصبي تعيين ميشود. هنگام اجراي برخي از لايهها به دليل عدم همپوشاني كامل آن لايه با ابعاد پردازنده، تعدادي از منابع بياستفاده باقيميمانند. يعني در كنار كمبود منابع محاسباتي، اختلاف اندازه لايههاي شبكه عصبي با ابعاد شتابدهنده، مانع از دستيابي به حداكثر كارآيي ميشود. معماري بازپيكربند پيشنهادي، مشكل بياستفاده ماندن منابع را بهبود داده و در برخي موارد كاملا برطرف كردهاست. در اين معماري اندازۀ هر عنصر پردازشي، تعداد رديفهاي عنصر پردازشي و تعداد ستونهاي عنصر پردازشي مطابق با لايۀ آمادۀ اجرا تعيين ميشود. همچنين در اين معماري يك ميانگير بازپيكربند مخصوص كمهزينه نيز پيشنهاد شده است. معماري پيشنهادي منجر به افزايش سرعت محاسبات شبكه ResNet تا %9/45 شده است. همچنين دفعات مراجعه به حافظه داخلي %5/36 كاهش پيدا كرده است.