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发布时间：2019-03-06 15:02:07点击率：
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6EW1890-2AB FPGA深度学习研究里程碑：1987VHDL成为IEEE标准1992GANGLION成为FPGA神经网络硬件实现项目（Coxetal.）1994Synopsys推出代FPGA行为综合方案1996VIP成为FPGAN实现方案（ClouTIeretal.）2005FPGA市场价值接近20亿美元2006利用BP算法在FPGA上实现5GOPS的处理能力2011Altera推出OpenCL，支持FPGA出现大规模的基于FPGAN算法研究（Farabetetal.）2016在微软Catapult项目的基础上，出现基于FPGA的数据中N算法加速（Ovtcharovetal.）4.未来展望深度学习的未来不管是就FPGA还是总体而言，主要取决于可扩展性。要让这些技术成功解决未来的问题，必须要拓展到能够支持飞速增长的数据规模和架构。FPGA技术正在适应这一趋势，而硬件正朝着更大内存、更少的特征点数量、更好的互连性发展，来适应FPGA多重配置。英特尔收购了Altera，IBM与Xilinx合作，都昭示着FPGA领域的变革，未来也可能很快看到FPGA与个人应用和数据中心应用的整合。另外，算法设计工具可能朝着进一步抽象化和体验软件化的方向发展，从而吸引更广技术范围的用户。 6EW1890-2AB 常用深度学习软件工具在深度学习常用的软件工具中，有些工具已经在支持CUDA的同时，认识到支持OpenCL的必要性。这将使得FPGA更容易实现深度学习的目的。虽然据我们所知，目前没有任何深度学习工具明确表示支持FPGA，不过下面的表格列出了哪些工具正朝支持OpenCL方向发展：Caffe，由伯克利视觉与学习中心开发，其GreenTea项目对OpenCL提供非正式支持。Caffe另有支持OpenCL的AMD版本。Torch，基于Lua语言的科学计算框架，使用范围广，其项目CLTorch对OpenCL提供非正式支持。Theano，由蒙特利尔大学开发，其正在研发的gpuarray后端对OpenCL提供非正式支持。DeepCL，由HughPerkins开发的OpenCL库，用于训练卷积神经网络。对于刚进入此领域、希望选择工具的人来说，我们的建议是从Caffe开始，因为它十分常用，支持性好，用户界面简单。利用Caffe的modelzoo库，也很容易用预先训练好的模型进行试验。4.2.增加训练自由度有人或许以为训练机器学习算法的过程是完全自动的，实际上有一些超参数需要调整。对于深度学习尤为如此，模型在参数量上的复杂程度经常伴随着大量可能的超参数组合。可以调整的超参数包括训练迭代次数、学习速率、批梯度尺寸、隐藏单元数和层数等等。调整这些参数，等于在所有可能的模型中，挑选适用于某个问题的模型。传统做法中，超参数的设置要么依照经验，要么根据系统网格搜索或更有效的随机搜索来进行。近研究者转向了适应性的方法，用超参数调整的尝试结果为配置依据。其中，贝叶斯优化是常用的方法。不管用何种方法调整超参数，目前利用固定架构的训练流程在某种程度上局限了模型的可能性，也就是说，我们或许只在所有的解决方案中管窥了一部分。固定架构让模型内的超参数设置探究变得很容易（比如，隐藏单元数、层数等），但去探索不同模型间的参数设置变得很难（比如，模型类别的不同），因为如果要就一个并不简单符合某个固定架构的模型来进行训练，就可能要花很长时间。相反，FPGA灵活的架构，可能更适合上述优化类型，因为用FPGA能编写一个完全不同的硬件架构并在运行时加速。 6EW1890-2AB 公司的理念是帮助您！
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