LSTM通过门控单元,能及时的剔除记忆细胞中的无用信息,并及时准确地更新信息,从而能缓解传统RNN的梯度消失和梯度爆炸的问题,但也因此引入了大量的参数,导致其难以直接运行在存储、计算资源受限的平台,例如FPGA。 2. 对LSTM网络模型中权值矩阵的剪枝(Top-k剪枝) 由于神经网络具有很强的鲁棒性,即使被大幅度的压缩,也...
当最后的一个端口数据流入时钟模块才开始传送数据,这保证了输入跟权重矩阵是同个时刻相关的。 通过在不同平台上训练LSTM网络,我们得到了不同模型的对比。表1是平台的参数,运行结果如图7,可以发现:即使在142MHz的时钟频率下,FPGA平台下的运行时间远远小于其他平台,并行八个LSTM 记忆细胞的处理取得了比 Exynos5422 快1...
1.2.1 神经网络深度压缩 2015 年,Song Han 等人在文献[180]中提出了在不损失精度的前提下,深度压缩对于AlexNet 可以减少35 倍的内存占用,对于VGG-16 的内存占用可以减少49 倍,其中网络剪枝就可以实现的模型压缩率就能达到10 倍以上. 2017 年,深鉴科技的语音识别技术成为了在FPGA 上实现深度压缩应用的成功典型. ...
FPGA更多的关心其中有哪些运算,LSTM中主要包含矩阵乘法,向量求和,激活操作,向量点乘等。矩阵乘法消耗最多的运算资源,如何优化这种运算是FPGA实现加速的关键。 对于矩阵乘法,根据其乘法顺序有一下几种方式。 1) 小矩阵x小矩阵 A每次获得nxm块数据,和B的mxv块数据相乘,然后A移动nxm块,B向下移动mxv块,再次相乘并且和...
1. pytorch框架中的LSTM pytorch框架将LSTM算法中的八个权值矩阵连接成两个矩阵,假设要导入的LSTM网络的输入维度为32,隐藏层输出维度也是32,那么,pytorch的LSTM中就有两个大小为(32 * 4 ,32)的权值矩阵。 2. 初始化一个RNN模型 为了方便演示,我们初始化一个RNN模型,里面包含一个输入维度32,隐藏层输出维度为32...
本发明公开了一种FPGA平台上加速LSTM神经网络算法的方法,FPGA即现场可编程门阵列平台,其包括通用处理器,现场可编程门阵列以及存储模块,包括以下步骤:使用Tensorflow对构建LSTM神经网络,并训练神经网络的参数;采用压缩手段将LSTM网络参数进行压缩处理,解决FPGA存储资源不足的问题;根据压缩后的LSTM网络的预测过程,确定适用于...
文章围绕在FPGA下设计LSTM执行引擎,主要考虑的点是稀疏的计算架构。说实话,稀疏计算已经说的快熟(lan)了,关键还是这样的架构要在牺牲通用性下,得到足够强劲的收益;在一些专用的计算场景下,确实可以做到很好的效果,但也并不是一个免费的午餐。 背景介绍 先介绍一下语音识别和LSTM的简单背景。本文关注的应用场景是...
因为FPGA并不适合加速神经网络的所有部分或者还没有相应IP来加速一些模块,那么这些操作就会放在CPU上进行,比如对于LSTM网络,前边的embedding层还有后端的softmax或者类别生成。这些都更适合在CPU上做。因此软件部署来调用FPGA硬核IP,和FPGA进行交互。同时还有一些数据准备、打印等操作,客户展示。这些都是软件部署要做的。
FPGA 可以定制化硬件电路来实现 RNN 的循环结构,减少循环计算的延迟。对于 LSTM 和 GRU 中的复杂门控操作,FPGA 可以通过并行计算和流水线技术加速这些操作。 利用FPGA 的可重构性,根据不同的序列长度和任务需求,灵活调整硬件资源的分配,优化计算性能。 应用案例: ...
基于深度学习的图片OCR方案包括文字定位和文字识别两部分,文字定位采用4层CNN网络,文字识别采用4层双向LSTM,由于CNN部分计算量不大,主要的计算量在LSTM,因此对LSTM部分加速。 原有方案采用GPU完成,但存在两个问题: 处理延时很大,不能满足要求 有些图片中的文字超长,在超长文字和一般长度文字一起送入GPU处理时一般长度...