按键精灵水果大战:大數據算法加速系統V1.0

2018-08-29 17:07瀏覽數:9752 

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一、需求分析

近幾年電子商務、云計算、物聯網應用越來越普及,數據量呈爆炸式增長,而目前大數據人工智能領域算法在基于CPU或GPU運算框架下存在運算慢、耗能高、效率低、延時長等問題,這些問題進一步阻礙人工智能技術應用的推廣,如何提升算法計算速度而又不會顯著增大功耗,已成為當前亟待解決的問題。在這種背景下,博焱基于深度學習算法和FPGA板卡研發了業界領先的大數據算法加速系統。

二、系統功能

1、功能概述

博焱大數據算法加速系統V1.0(產品型號:BY183),包含熱詞算法加速和RNN算法加速。

博焱大數據算法加速系統V1.0是博焱智能針對CPU實現性能弱且功耗高,GPU功耗高且大規模部署成本高等問題而研發的,基于FPGA加速板卡,通過用戶的算法層分析,找出算法中耗時較長的運算點,通過高速接口將數據傳送給FPGA加速板卡,利用FPGA的高速并行運算特點提高效率的深度學習加速系統。

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工作流程圖

2、功能???/span>

博焱大數據算法加速系統V1.0主要包含兩部分:軟件SDK和硬件FPGA IP兩部分。

(1)軟件部分

包括底層驅動和可配置的深度學習庫、模型配置層、模型分析層、接口適配層,實現和DeepLearning4j/Caffe/TensorFlow的無縫對接。

(2)硬件部分

FPGA IP主要包括外圍接口部分和可配置的深度學習模型兩部分。外圍接口主要實現了PCIe接口、DMA、DDR3控制器??膳渲玫納疃妊澳P橢饕迪至司砘?、池化、非線性函數、全連接等基本功能???,通過軟件SDK進行配置可以實現各種深度學習模型。

(3)系統架構圖

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三、系統優勢

博焱大數據算法加速系統V1.0,具備運行效率高、低延遲性、實時反饋、低運營成本等特點,同時可滿足大數據軟件企業、數據分析企業產品的二次開發集成,具備靈活可配置特點。

  • 基于深度學習算法和FPGA加速板卡,可實現60GFLOPS/W的超高性能功耗比,加速效果比GPU高達20倍

  • 支持DeepLearning4j/Caffe/TensorFlow無縫對接,后續可以擴展其他框架

  • 可預置高性能常見模型,如Lenet/VGG16/GoogleNet/YOLOV2/SSD300/SSD500/ResNet

  • SDK支持多進程、多線程及一機多卡模式

  • 支持現有Operator,??榛杓坪笮衫┱剮碌?/span>Operator,且可進行模型壓縮和量化

  • 存儲器帶寬需求低,計算結果可直接發送下一計算單元,運算量大且速度快

四、應用場景

  • 大數據企業

  • 網信辦

  • 智慧城市

  • 互聯網應急中心

  • 高等院校

  • 數據研究中心