来源：本文翻译自thenextplatform，特别鸣谢复旦大学鲍敏杭教授帮忙修正

来自社交媒体和物联网的图像、视频和语音数据的持续增长推动了对分析方法的需求，以便这些数据可以理解和操作。

数据分析通常依赖于机器学习（ML）算法。 在ML算法中，深度神经网络（DNN）为重要的图像分类任务提供了最高的精度，而日渐广泛采用。

在最近的FPGA国际研讨会上（ISFPGA），英特尔加速器架构实验室（AAL）的Eriko Nurvitadhi博士介绍了他的研究——对于加速下一代深度学习，FPGA能否击败GPU的问题。他们的研究以最新的高性能的英伟达 Titan X Pascal * Graphics Processing Unit (GPU) 为参照，对两代英特尔 FPGA（Intel Arria10 和Intel Stratix 10）的新兴DNN算法进行了评估。

论文的合著者之一，英特尔可编程解决方案团队的 FPGA 架构师 Randy Huang 博士说：“深度学习是AI中最令人兴奋的领域，因为我们已经看到了深度学习带来的巨大进步和大量应用。虽然AI和DNN研究倾向于使用GPU，但我们发现，其应用领域和英特尔下一代FPGA 架构之间是完美契合的。

我们考察了FPGA今后的技术进展，以及DNN创新算法的快速发展，并思考了对于下一代 DNN 来说，未来的高性能FPGA是否会优于GPU的 问题。我们的研究发现，FPGA在DNN 研究中表现非常出色，可用于需要分析大量数据的AI、大数据，或机器学习等研究领域。使用 修剪的或简约数据（相对于全32位浮点数据（FP32）），被测试的 Intel Stratix10 FPGA 的性能优于GPU。除了性能外，FPGA的强大还源于它们具有 的适应性，通过重用现有的芯片可以轻松实现更改，从而使开发团队在六个月内从想法进展到原型，而构建一个 ASIC 需要18个月。”

测试中使用的神经网络机器学习

神经网络可以描述为通过加权边互连的神经元的图形。每个神经元和边分别与激活值和权重相关联，构成神经元层。图1为一个示例。

图1 深度神经网络概貌。（来源：英特尔）

神经网络计算会经过网络中的每个层。对于给定层，每个神经元的值通过相乘和累加上一层的神经元值和边权重来计算。计算非常依赖于多重累积运算。DNN计算包括正向和反向传递。正向传递在输入层采样，遍历所有隐藏层，并在输出层产生预测。对于推理，只需要正向传递以获得给定样本的预测。对于训练，来自正向传递的预测错误在反向传递中被反馈以更新网络权重。这被称为反向传播算法（back-propagation algorithm）。训练迭代地进行向前和向后传递以调整网络权重，直到达到期望的精度。

改变使得FPGA成为可行的替代方案

硬件 ：与高端GPU 相比，FPGA 具有卓越的能效（性能/ 瓦），但它们不具有高峰值浮点性能。FPGA技术正在迅速发展，即将推出的Intel Stratix 10 FPGA提供超过5,000个硬件浮点单元（DSP），超过28MB的片内RAM（M20Ks），与高带宽内存（高达 4x250GB/s/stack 或 1TB/s）的集成，以及 新HyperFlex技术提供的频率改进。英特尔FPGA 提供了一个全面的软件生态系统，从低级Hardware Description 语言到具有OpenCL、C和C ++的更高级的软件开发环境。英特尔将进一步利用MKL-DNN库，针对Intel的机器学习生态系统和传统框架（如今天提供的Caffe）以及其他不久后会出现的框架对 FPGA进行调整。基于14nm工艺的英特尔Stratix 10在FP32吞吐量方面达到峰值9.2 TFLOP/s。相比之下，最新的Titan X Pascal GPU的FP32吞吐量为11 TFLOP/s。

新兴的DNN算法 ：更深入的网络提高了精度，但是大大增加了参数和模型大小。这增加了对计算、带宽，以及存储的要求。因此，使用更为有效的DNN已成趋势。新兴趋势采用远低于32位的紧凑型低精度数据类型，16位和8位数据类型正在成为新的标准，因为它们得到了DNN软件框架（例如TensorFlow）的支持。此外，研究人员已经对极低精度的2位三进制和1位二进制 DNN 进行了持续的精度改进，其值限定为（0，+ 1，-1）或（+ 1，-1）。Nurvitadhi博士 和他的合作者最近在一篇论文首次证明了ternary DNN（三进制化 DNN）可以在众所周知的ImageNet数据集上实现 先进水平的准确性。另一个新兴趋势是通过诸如修剪、ReLU 和ternarization (三进制化) 等技术在DNN神经元和权重中引入稀疏性（零点的存在），这可能导致DNN带有50％至90％的零点存在。由于不需要在 零点上进行计算， 只要执行这种稀疏DNN的硬件可以有效地跳过 零点计算，性能就能得到提升。

新兴的低精度和稀疏DNN算法，其效率较之传统的密集FP32 DNN有数量级的巨大改进，但是它们引入了GPU难以处理的不规则并行度和定制数据类型。反之，FPGA正是为极端的用性而设计的。在用于运行不规则并行度和自定义数据类型时，正能大显身手。这样的趋势使未来FPGA成为运行DNN、AI和ML应用的可行平台。黄先生说：“FPGA专用机器学习算法有更多的余量。”图2说明了FPGA的极端可定制性（2A），可以有效实施新兴的DNN（2B）。

图2 FPGA非常适合新兴的DNN

研究所用的硬件和方法

GPU：使用已知的库（cuBLAS）或框架（Torch with cuDNN）

FPGA：使用Quartus Early Beta版本和PowerPlay

图3：GEMM测试结果。GEMM是DNN中的关键操作。（来源：英特尔）

研究1：矩阵乘法（GEMM）测试

DNN 严重依赖GEMM。常规DNN依靠FP32密集GEMM。然而，较低的精度和稀疏的新兴DNN 依赖于低精度和/或稀疏的GEMM 。Intel 团队对这些GEMM进行了评估。

FP32 密集GEMM ：由于FP32密集GEMM已得到了很好的研究，该团队比较了FPGA和GPU的数据手册上的峰值。Titan X Pascal的最高理论性能是11 TFLOP，Stratix 10 为9.2 TFLOP。图3A显示，带有更多DSP 数量的Intle Stratix 10 将提供比Intel Arria 10 更强大的FP32性能，和Titan X 的性能表现接近。

低精度INT6 GEMM ：为了显示FPGA的可定制性优势，该团队通过将四个int6打包到一个DSP模块中，研究了FPGA的Int6 GEMM。对于本来不支持Int6 的GPU，他们使用了Int8 GPU 的峰值性能进行了比较。图3B显示，Intel Stratix 10 的性能优于GPU。FPGA比GPU提供了更引人注目的性能 /瓦。

极低精度的1位二进制GEMM ：最近的二进制DNN 提出了非常紧凑的1bit数据类型，允许用xnor （异或非） 和位计数操作替换乘法，非常适合FPGA。图3C显示了 该团队的二进制GEMM 测试结果。可以看到，FPGA 基本上都表现得比GPU 好（即，根据频率目标的不同，为~2x 到 ~10x）。

稀疏GEMM ：新出现的稀疏DNN包含许多零值。该团队在带有85％零值的矩阵上测试了一个稀疏的GEMM（基于已修剪的AlexNet）。该团队测试了 利用FPGA的灵活性以细粒度的方式来跳过零计算的 GEMM 设计。该团队还在 GPU 上测试了稀疏的 GEMM，但发现性能比在GPU 上执行密集的 GEMM 更差（相同的矩阵大小）。该团队的稀疏 GEMM 测试（图3D）显示，FPGA 可以比 GPU 表现更好，具体取决于目标 FPGA 的频率。

图4：DNN精度趋势，以及FPGA和GPU在三进制 ResNet DNN上的测试结果。（来源：英特尔）

研究2：使用三进制 ResNet DNN 测试

三进制DNN最近提出神经网络权重约束值为+1,0或-1。这允许稀疏的2位权重，并用符号位操作代替乘法。在本次测试中，该团队使用了为零跳跃、2位权重定制的FPGA设计，同时没有乘法器来优化运行Ternary-ResNet DNN 。

与许多其他低精度和稀疏的DNN 不同，三进制DNN可以提供与最先进的DNN（即ResNet）相比拟的精度，如图4A所示。“许多现有的GPU和FPGA研究仅针对基于AlexNet（2012年提出）的ImageNet的‘足够好’的准确性。先进的Resnet（在2015年提出）提供比AlexNet高出10％以上的准确性。在2016年底，在另一篇论文中，我们首先指出，Resnet上 采用低精度和稀疏三进制DNN 算法可以达到ResNet的精度的±1％的范围。这个三进制ResNet 正我们FPGA研究的目标。因此，我们首先论证，FPGA可以提供一流的（ResNet）ImageNet精度，并且可以比GPU更好地实现。”Nurvitadhi这么说。

图4B显示了 Intel Stratix 10 FPGA 和 Titan X GPU 在 ResNet-50上的性能和性能/瓦。即使保守估计，Intel Stratix 10 FPGA 也比 Titan X GPU 性能提高了约60％，中度和激进的估计会更好（2.1x和3.5x的提升）。有趣的是，Intel Stratix 10 750MHz的激进预估可以比 Titan X 的理论峰值性能还高35％。以性能/瓦考虑，从保守估计到激进估计，Intel Stratix 10 比 Titan X 要好2.3倍到4.3倍。

FPGA如何在研究测试中堆叠

结果表明，Intel Stratix 10 FPGA的性能（TOP /秒）比稀疏的、Int6 和二进制DNN的GEMM上的 Titan X Pascal GPU分别提高了10％、50％和5.4倍。在三进制 ResNet 上，Stratix 10 FPGA 的性能比Titan X Pascal GPU 提高了60％，而性能/瓦要好2.3倍。结果表明，FPGA 可能成为下一代DNN 加速的首选平台。

深度神经网络中FPGA的未来

FPGA 能否在下一代 DNN 的性能上击败 GPU？Intel对两代FPGA（Intel Arria 10和 Intel Stratix 10）以及最新的 Titan X GPU 的各种新兴DNN的评估显示，目前DNN算法的趋势可能有利于FPGA，而且FPGA甚至可以提供卓越的性能。虽然这些结论源于2016年完成的工作，Intel团队在继续测试Intel FPGA的现代DNN算法和优化（例如，Winograd FFT算法、激进的量化、压缩等）。该团队还指出，除了DNN之外，FPGA在其他不规则应用以及潜敏感应用（如ADAS）和工业应用等领域也有机会。

“目前使用32位密集矩阵乘法的机器学习问题是GPU体现优势的领域”，Huang表示：“我们鼓励其他开发人员和研究人员与我们一起重新表述机器学习问题，以充分发挥FPGA对于更小位数处理能力的优势，因为 FPGA 可以很好地适应向低精度的转变。”

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