(公開版)Reconf研2017GUINNESS
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リコンフィギャラブルシステム研究会２０１７年９月で発表したときに使ったスライドです。
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(公開版)Reconf研2017GUINNESS
- 2. 発表内容 • 研究背景 • Convolutional Neural Network (CNN) • 2値化CNNの最適化⼿法 • FPGA専⽤ディープラーニング開発環境GUINNESS について • 実験結果 • まとめ 2
- 3. AIはどこにでも 3
- 4. クルマで想定されるスペック 4 クラウド エッジ Many classes (1000s) Few classes (<10) Large workloads Frame rates (15‐30 FPS) High efficiency (Performance/W) Low cost & low power (1W‐5W) Server form factor Custom form factor J. Freeman (Intel), “FPGA Acceleration in the era of high level design”, 2017
- 5. GPUとFPGA 5
- 6. サーマルスロットリング • ⾼負荷による過度な発熱を抑える • 安全性の向上や機器を熱による破損から守る • TM2: 電源と周波数が低下, TM1: 間隔実⾏ • CPU, GPU, SSDなどに搭載 • 性能低下→機器停⽌も 6 💭
- 7. 組込み(エッジ)でディープラーニング • クラウドでの問題 • ネットワーク遅延 • プライバシー • セキュリティ • 学習はオンライン, 推論だけ⾏うことを想定 • 検討事項 • 計算能⼒ • バッテリ • 冷却ファン • バッテリ時間 7
- 8. 発表内容 • 研究背景 • Convolutional Neural Network (CNN) • 2値化CNNの最適化⼿法 • FPGA専⽤ディープラーニング開発環境GUINNESS について • 実験結果 • まとめ 8
- 9. Artificial Neuron (AN) + x0=1 x1 x2 xN ... w0 (Bias) w1 w2 wN f(u) u y xi: Input signal wi: Weight u: Internal state f(u): Activation function (Sigmoid, ReLU, etc.) y: Output signal y f (u) u wi xi i0 N 9
- 11. 畳込み演算 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 5 x1 x0 x1 x0 x1 x0 x0 x0 x1 x0 x0 x1 x1 x0 x1 x1 x1 x1 + カーネル (この例ではK=3) 11
- 12. 畳込み演算 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 5 3 x1 x0 x1 x0 x1 x0 x0 x0 x1 x0 x0 x1 x1 x0 x1 x1 x1 x1 + 12
- 13. 畳込み演算 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 5 3 6 x1 x0 x1 x0 x1 x0 x0 x0 x1 x0 x0 x1 x1 x0 x1 x1 x1 x1 + 13
- 14. 畳込み演算 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 5 3 6 4 x1 x0 x1 x0 x1 x0 x0 x0 x1 x0 x0 x1 x1 x0 x1 x1 x1 x1 + 14
- 15. CNNで⾏われている畳込み演算 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 5 3 6 4 x1 x0 x1 x0 x1 x0 x0 x0 x1 x0 x0 x1 x1 x0 x1 x1 x1 x1 • ANを2次元に拡張 15
- 16. 2値化ニューラルネットワーク • ⼆値(-1/+1)の乗算 • 乗算器をXNORゲートで 16 x1 x2 Y ‐1 ‐1 1 ‐1 +1 ‐1 +1 ‐1 ‐1 +1 +1 1 x1 x2 Y 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1
- 20. • Normalizing the result of MAC operations • Batch normalization is necessary for the Binarized CNN to improve its accracy 20 Normalization for Binarized DNN Batch Norm 0 20 40 60 80 100 1 80 160 200 Error rate[％] epoch Without BN With BN H. Nakahara, H. Yonekawa, T. Sasao, H. Iwamoto, and M. Motomura, "A Memory‐Based Realization of a Binarized Deep Convolutional Neural Network," The International Conference on Field‐ Programmable Technology (FPT 2016), pp.273‐76, 2016. mean variance Scaling Shift
- 21. • Batch Normalization is implemented by fixed point adders and multipliers 21 バッチ正規化を導⼊した回路 Adder tree Batch normalization Sign bit XNOR gate
- 22. • The output from batch normalization( ) is the input to sign function Constant factor can be ignored • The input from batch normalization( ) is the integer value To integer 22 バッチ正規化をバイアスで実現
- 24. 2値化CNN専⽤回路 • カスタマイズ演算: 1ビット積和演算 • 専⽤パイプライン 24 x00 x01 x02 x03 x04 x10 x11 x12 x13 x14 x20 x21 x22 x23 x24 x30 x31 x32 x33 x34 x40 x41 x42 x43 x44 x22 x21 x20 x14 x13 x12 x11 x10 x04 x03 x02 x01 x00 + Binarized Weight Mem. Integer Bias Mem. Write Ctrl. Logic Counter Binarized Feature Map (L=5, K=3) Shift Register (2L+K bits) 9 Binarized MACs (EXNORs + Adder Tree) Sign bit
- 25. Bottleneck • Convolutional layer → #MAC operations • Fully connection layer → Weight memory J. Qiu et al., “Going Deeper with Embedded FPGA Platform for Convolutional Neural Network,” ISFPGA2016. 25
- 26. Replacement Internal FC Layers into a Binarized Average Pooling Layer 26 “car” Input Image Feature maps Repeats of CONV+Max Pooling Fully connection ... Max Pooling “car” Input Image Feature maps Repeat of CONV+Max Pooling Fully connection ... Binarized Ave. Pooling Flatten
- 27. 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 ‐1 ‐0.8 ‐0.6 ‐0.4 ‐0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 # of weights Weight value “‐1” (50%) “+1” (50%) Distribution of trained weight Binarized weights are balanced Binarized internal values are balanced “car” Input Image Feature maps Repeats of CONV+Max Pooling Fully connection ... Max Pooling Flatten
- 28. 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 ‐1 ‐0.8 ‐0.6 ‐0.4 ‐0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 x w Y 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 # of weights Weight value “‐1” (50%) “+1” (50%) Distribution of trained weight Binarized weights are balanced Binarized internal values are balanced The outputs are also balanced → 1’s count operation for a Binarized internal values 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 → 0 → 1 → 1 Training: Binarized average pooling Inference(FPGA): 1’s counter Σ x1 w0 (Bias) fsgn(Y) Y z w1 x2 w2 xn wn ...
- 29. モデルサイズの⽐較 29 Layer Baseline Proposed Dim. In F maps Out F maps Weight [bits] Dim. In F maps Out F maps Weight[bi ts] Iconv 32x32 3 64 1.7K 32x32 3 64 1.7K Bconv 32x32 64 64 36.8K 32x32 64 64 36.8K Max Pool 16x16 64 64 16x16 64 64 Bconv 16x16 64 128 73.7K 16x16 64 128 73.7K Bconv 16x16 128 128 147.4K 16x16 128 128 147.4K Max Pool 8x8 128 128 8x8 128 128 Bconv 8x8 128 256 294.9K 8x8 128 256 294.9K Bconv 8x8 256 256 589.8K 8x8 256 256 589.8K Max Pool 4x4 256 256 4x4 256 256 BFC 1x1 4096 4096 16.7M (Binarized Average Pooling) BFC 1x1 4096 4096 16.7M BFC 1x1 4096 10 40.9K 1x1 256 10 2.5K (fc total) (33.6M) (2.5K) Total 34.7M 1.5M Error Rate 18.6% 18.2%
- 30. 発表内容 • 研究背景 • Convolutional Neural Network (CNN) • 2値化CNNの最適化⼿法 • FPGA専⽤ディープラーニング開発環境GUINNESS について • 実験結果 • まとめ 30
- 31. GUINNESSとは • A GUI based neural network synthesizerの略 • ユーザの準備した画像を学習しFPGA向けの推論回路⽤ ビットストリームを⽣成 • GUIを操作するだけで学習・回路合成ができるので ハードウェア・アルゴリズムどちらの技術者でも ディープラーニングを簡単にFPGAに組込み可能 • コードを書く必要は⼀切なし Tokyo Tech. Nakahara Lab. 31
- 32. GUINNESS (現バージョン) Tokyo Tech. Nakahara Lab. 32 CNNのパラメータ （深さ・幅） レイヤの種類 を指定できます （奨励パラメータを 読み込み可能） ユーザの学習データを 使えます 学習の再開・保存が可能 学習パラメータも予め 設定済み ターゲットFPGAボードを指定するだけで ビットストリームが⾃動⽣成されます
- 33. GUINNESS Tool Flow .model Training by Chainer Binarized CNN Weight Chainer to C++ Model to Text Binarized Weight .txt PL code .cpp PS code .cpp gcc HLS .elf .bit .pkl Label Data .txt CNN Spec. .py Image Data PS PL Exe. data Bit stream BRAM Zynq FPGA SDSoC Operated by the GUI Generated from Images Trained by GPU
- 34. GUINNESS奨励環境 • 奨励計算機環境 • GPU (GTX1070以上の性能)+CUDA8.0 • マルチGPU, クラウド環境への対応も可能(要相談) • 学習済みCNN読み込み可能(要相談) • メモリ16GB以上 • Ubuntu 14.04 LTSのみサポート • Xilinx社 SDSoC 2016.3, 2016.4 • Chainer 1.17.0〜1.21.0 • 対応FPGA（今後追加予定、カスタム設計は要相談） • Digilent社 Zybo, Zedboard • Xilinx社 ZC702, ZCU102 Tokyo Tech. Nakahara Lab. 34
- 35. 発表内容 • 研究背景 • Convolutional Neural Network (CNN) • 2値化CNNの最適化⼿法 • FPGA専⽤ディープラーニング開発環境GUINNESS について • 実験結果 • まとめ 35
- 36. 既存FPGA実現法との⽐較 36 Implementation (Year) Zhao et al. [1] (2017) FINN [2] (2017) Ours FPGA Board (FPGA) Zedboard (XC7Z020) PYNQ board (XC7Z020) Zedboard (XC7Z020) Clock (MHz) 143 166 143 #LUTs #18Kb BRAMs #DSP Blocks 46900 94 3 42833 270 32 14509 32 1 Test Error 12.27% 19.90% 18.20% Time [msec] (FPS) 5.94 (168) 2.24 (445) 2.37 (420) Power [W] 4.7 2.5 2.3 FPS/Watt FPS/LUT FPS/BRAM 35.7 35.8x10‐4 1.8 178.0 103.9x10‐4 1.6 182.6 289.4x10‐4 13.1 Y. Umuroglu, et al., “FINN: A Framework for Fast, Scalable Binarized Neural Network Inference,” ISFPGA, 2017. R. Zhao et al., “Accelerating Binarized Convolutional Neural Networks with Software‐Programmable FPGAs,” ISFPGA, 2017.
- 37. Comparison with Embedded Platforms (VGG11 Forwarding) Platform CPU GPU FPGA Device ARM Cortex‐A57 Maxwell GPU Zynq7020 Clock Freq. 1.9 GHz 998 MHz 143.78 MHz Memory 16 GB eMMC Flash 4 GB LPDDR4 4.9 Mb BRAM Time [msec] (FPS) 4210.0 (0.23) 27.23 (36.7) 2.37 (421.9) Power [W] 7 17 2.3 Efficiency 0.032 2.2 182.6 Design Time [Hours] 72 72 75
- 38. まとめ • ディープラーニング統合開発環境を開発 • 2値化CNNに特化した環境 • 推論専⽤の最適化⼿法 • 学習⽅法 • 組込み向けCPU・GPUと⽐較 • ⾼速かつ電⼒効率に優れる 38