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我喜歡深度學(xué)習(xí)...

深度學(xué)習(xí)最近取得的成功勢不可擋：從圖像分類和語音識別到圖片標(biāo)注、理解視覺場景、視頻概述、語言翻譯、繪畫，甚至是生成圖像、語音、聲音和音樂!

…而我想讓它運行得飛快!

其成果令人震驚，因而需求就會增長。比如你是谷歌/ Facebook / Twitter 的工作人員：在你找到一種「閱讀」圖片或視頻內(nèi)容的方法來建立一個更貼近用戶特征(他們的喜好、談?wù)搶ο蟆⑼扑]、分享的內(nèi)容)的模型之后，你會做什么?你可能會想做得更多!

或許你會使用 ResNet / Xception / denseNet 的某個版本來將用戶圖片分類為成千上萬個類別。而如果你是某個互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)的一員，你擁有許多的服務(wù)器和服務(wù)器群組，因而理想情況下你希望在這個現(xiàn)有架構(gòu)上運行深度學(xué)習(xí)算法。然這種方法曾經(jīng)很有效……直到你意識到自己用來分析文本語法結(jié)構(gòu)的這些服務(wù)器現(xiàn)在所不得不進行的運算是你之前運行單一圖像分類所需操作次數(shù)的一百萬倍以上。而用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)則流動得越來越快：現(xiàn)實生活中每過一分鐘就會產(chǎn)生 300 小時時長的視頻!

服務(wù)器群組會消耗大量的功率，并且如果我們需要使用大量基礎(chǔ)設(shè)施來處理圖像和視頻，那么我們就需要建立大量的發(fā)電裝置，或是使用效率更高的方式在云端進行深度學(xué)習(xí)計算。能耗問題很難解決，因此我們***走提高效率的路線。

然而對于需要更多用于深度學(xué)習(xí)解決方案的硬件和優(yōu)化型芯片的領(lǐng)域來說，數(shù)據(jù)中心只是其中的一個方面。1000 瓦的計算系統(tǒng)對于自動駕駛汽車來說或許可行，但在許多其它的應(yīng)用中，功率是一個很大的限制。比如無人機、機器人、手機、平板電腦和其它的移動設(shè)備。它們都需要幾瓦甚至不到 1 瓦的功率預(yù)算才行。

還有很多消費類電子產(chǎn)品，比如智能相機、增強現(xiàn)實眼鏡等設(shè)備，它們需要小功率，并且由于隱私問題，用戶們可能不會想要采用云計算解決方案。

隨著我們的家變得越來越智能，你會發(fā)現(xiàn)許多設(shè)備都會需要連續(xù)地使用深度學(xué)習(xí)應(yīng)用、收集和處理數(shù)據(jù)。

那么…你就需要新的硬件，對嗎?

所以我們需要新的硬件，一個比 Intel Xeon 所驅(qū)動的服務(wù)器更加高效的硬件。一個英特爾服務(wù)器 CPU 可能會消耗 100-150 瓦功率并需要一個有著冷卻裝置的超大系統(tǒng)來支持其性能的正常發(fā)揮。

還有哪些其它的選擇?

• 圖形處理器、GPU
• 現(xiàn)場可編程的邏輯器件、FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列/Field-Programmable Gate Array)
• 定制芯片、特殊應(yīng)用型集成電路、ASIC、芯片系統(tǒng)或 SoC
• 數(shù)字信號處理器、DSP
• 未來的、外星人發(fā)明的、由新的物理定律所發(fā)展出的技術(shù)

GPU

GPU 最早是為生成基于多邊形網(wǎng)絡(luò)的計算機圖形而設(shè)計的。在最近幾年，由于近來計算機游戲和圖形引擎領(lǐng)域的需求和復(fù)雜度需要，GPU 積累了強大的處理性能。英偉達是 GPU 領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，能生產(chǎn)有數(shù)千個內(nèi)核的處理器，這些內(nèi)核的設(shè)計工作效率可以達到 100%。實際上這些處理器也非常適用于運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和矩陣乘法方面的計算。注意，矩陣向量的乘法運算被認(rèn)為是「尷尬的并行(embarrassingly parallel)」，因為它可以通過簡單的算法擴展被并行化(它們?nèi)鄙俜种б蚨梢员苊饩彺嫘畔G失)。

Titan X 是訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的一個最得力的助手。它擁有 3500 多個內(nèi)核，每秒能夠執(zhí)行超過 11 萬億次浮點運算。

由于 GPU 的超多核(~3500 個，對比 Intel Xeon 的 16 個/ Xeon Phi 的 32 個)，英特爾的 CPU 和英偉達的 GPU 之間的競爭助長了后者的發(fā)展，使其 GPU 比 CPU 在時鐘頻率快 2~3 倍。GPU 核是更為復(fù)雜(分支預(yù)測和流程)的 CPU 核的流線型版本，但是前者許多都支持更高級別的并行運算，因而擁有更好的性能。

這種 GPU 很擅長訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它們可以在僅僅幾毫秒之內(nèi)就運行一批 128 或 256 張圖像。但是它們同時也會消耗大約 250 瓦的功率并且需要一個完整的計算機來支持運行，這又消耗了額外的 150 瓦的功率。一個高性能的 GPU 系統(tǒng)至少需要消耗 400 瓦的功率。

這并不適用于增強現(xiàn)實眼鏡、無人機、手機、移動設(shè)備和小型機器人。甚至對于未來的消費級自動駕駛汽車來說也是不可接受的。

英偉達正在致力于開發(fā)效率更高的器件，比如 Tegra TX1、TX2(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要 12 瓦的能耗和每秒 ~100 千兆次浮點運算的性能，TX2 需要的更多)和更強大的 Drive PX(250 瓦，與一個 Titan X 的消耗量差不多)。

這里還要注意，在自動駕駛汽車和智能攝像機中，直播視頻是必要的而圖像批處理是不可能實現(xiàn)的，因為視頻需要針對及時響應(yīng)進行實時處理。

一般 GPU 的水平大約是 5 G-flops/s per W。如果我們想在移動系統(tǒng)中部署深度學(xué)習(xí)解決方案，那我們還需要更好的方法!

FPGA

Xilinx 等公司的現(xiàn)代 FPGA 器件就是電子元器件中的樂高。我們可以使用其電路作為模塊來構(gòu)建出整個定制微處理器和復(fù)雜的異構(gòu)系統(tǒng)。而在最近幾年，F(xiàn)PGA 開始生產(chǎn)出越來越多的乘累加計算模塊。這些 DSP 模塊正如其名，能夠執(zhí)行乘法運算并可以被排列到一起來進行一定量的并行運算。

我們將 FPGA 應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究歷史已有 10 年時間。我們的工作始于來自紐約大學(xué)的 Yann LeCun 的開創(chuàng)性工作，尤其是 Clement Farabet。我們的協(xié)同合作制造出了 NeuFlow，它是一個復(fù)雜的、用于運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流處理器。

從 2011 年到 2015 年早期，我們完善了一個全新的設(shè)計——nn-X。這項工作是由 Berin Martini 和 Vinayak Gokhale(來自我們的辦公室)領(lǐng)導(dǎo)的。這套系統(tǒng)可以在 4 瓦的功率電力預(yù)算下實現(xiàn) 200 G-ops/s 的速度，也即 50 G-ops/s/W，這個結(jié)果幾乎是 GPU 性能的 10 倍。

但是 nn-X 有兩個很大的問題：

• 當(dāng)固定的卷積引擎(convolutional engine)未被使用時其利用率會很低
• 高內(nèi)存帶寬

***個問題是由于 nn-X 采用了固定的 10x10 卷積引擎，而當(dāng)它在執(zhí)行 3x3 卷積時，只有 9% 的 DSP 單元得到了有效利用。這一點后來是通過將一個 12x12 的網(wǎng)格分為 4x4 單元的 3x3 卷積器而得以解決。不幸的是該系統(tǒng)還需要高內(nèi)存帶寬，因為它并沒有使用數(shù)據(jù)緩存且需要從內(nèi)存中讀取輸入并直接將結(jié)果保存在內(nèi)存中。像這樣的 nn-X 不能進行擴展，且其 DPS 單元的利用率永遠(yuǎn)不會超過 75–80%。

設(shè)計方面有類似限制的系統(tǒng)也會有性能方面的限制。

我們所需的是一個帶有數(shù)據(jù)緩存的系統(tǒng)，它可以使用任意組 DPS 單元來有效地(近乎 100% 地)利用資源。這種系統(tǒng)有 Microsoft Catapult 和我們的 SnowFlake 加速器，后者的利用率幾乎可以達到 100%(更多內(nèi)容即將呈現(xiàn))。

微軟使用 Altera 器件來實現(xiàn)創(chuàng)紀(jì)錄的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理性能。不幸的是它并不是一個商業(yè)化的系統(tǒng)，而是一項微軟的數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)，因而還未對公眾開放。中國的科技巨頭企業(yè)百度也加入了這一隊列。

定制 SoC

高通、AMD、ARM、英特爾和英偉達都在致力于將定制化芯片整合進它們的現(xiàn)有解決方案中。Nervana 和 Movidius(目前都在英特爾旗下)已經(jīng)或者說正在開發(fā)集合方案。SoC 在同一技術(shù)節(jié)點上所能提供的性能大約是 FPGA 系統(tǒng)的 10 倍，在特定結(jié)構(gòu)中還要更高。由于 SoC 和處理器所需的功率變得越來越低，其區(qū)別將來自于新的集合內(nèi)存系統(tǒng)和帶寬對外部存儲器的有效利用。在這一領(lǐng)域，整合為 systems-on-a-package(SOP)的 3D memory 至少可以節(jié)約 10 倍的功率。

DSP

DSP 已經(jīng)存在了很長一段時間，它最初是用來執(zhí)行矩陣算法的。但到目前為止，DSP 并沒能真正提供任何有用的性能或是可以與 GPU 相匹敵的器件。為什么會這樣呢?其主要原因就是核數(shù)量。DSP 主要用于電信系統(tǒng)，且無需擁有 16 個或 32 個以上的核。其工作負(fù)載并不需要這么多。相反，GPU 負(fù)載在近 10~15 年間一直在增加，因此它需要更多的核。最終，大約從 2006 年開始，英偉達的 GPU 在性能上就超過了 DSP。

Texas Instruments 公司還在開發(fā) DSP，但是我們從中并沒有看到任何有競爭力的性能。且許多 DSP 也已經(jīng)被 FPGA 取代了。

Qualcomm 在它們的 SoC 中使用 DSP，并且其性能會有所加速，但是目前還沒有足夠多的信息來將它與其它的解決方案進行比較。

原文：https://medium.com/towards-data-science/hardware-for-deep-learning-8d9b03df41a

【本文是51CTO專欄機構(gòu)機器之心的原創(chuàng)譯文，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】

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