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      浪潮科大訊飛Altera用OpenCL實現FPGA深度學習語音識別加速方案
      作者:管理員    發布于:2015-11-24 13:34:30    文字:【】【】【

      11月17日,在正在舉行的2015全球超級計算大會(SC15)上,浪潮聯合全球可編程邏輯芯片巨頭Altera,以及中國最大的智能語音技術提供商科大訊飛,共同發布了一套面向深度學習、基于Altera Arria 10 FPGA平臺、采用OpenCL開發語言進行并行化設計和優化的深度學習DNN的語音識別方案。同時,此次發布也標志著浪潮成為全球領先的具備GPU、MIC和FPGA三項HPC異構計算應用能力的HPC系統廠商。

        

        讓計算機擁有接近人類的智能水平是IT行業最偉大,也是最難實現的夢想,而深度學習則是通往人工智能的漫漫長路上一項重要的技術。深度學習的出發點是通過構建深層神經網絡,模擬人腦神經元和神經突觸的信息和數據傳輸及計算,在抽象出來的規則限定下,逐漸讓機器像人一樣理解真實的世界。

        不過,由于人腦每天能接觸數以萬計的信息并且在短短幾秒內給出判斷和反映,所以要實現讓機器能真正像人類一樣思考不僅依靠算法模型的精確,同時也需要媲美人腦計算效率的高性能計算技術。

        可以說,深度學習對計算力資源的需求如同“黑洞”一般永無止境,這使得近幾年異構加速技術在該領域得到越加廣泛的應用,協處理器運算速度的快速提升讓深度學習技術得到了硬件層面的有力支持。

        FPGA(Field-Programmable Gate Array,現場可編程門陣列)介于專用芯片和通用芯片之間,具有一定的可編程性,可同時進行數據并行和任務并行計算,在處理特定應用時有更加明顯的效率。更重要的是,FPGA具有明顯的性能功耗比優勢,其能耗比是CPU的10倍以上、GPU的3倍。此外,可定制化也是FPGA的一大重要特性。

        

        正是因為具備極強的性能功耗比優勢和定制化特點,FPGA在諸多領域得到應用,如邏輯控制,信號處理,圖像處理等方面,最近更是在深度學習中的在線識別系統中開始嘗試使用。

        不過,傳統FPGA開發采用Verilog、VHDL等硬件描述語言,對開發者要求較高,開發周期也較長,因此在高性能計算應用受到限制。而采用OpenCL,利用軟件高級語言和模型編程,開發周期可大幅縮短,對于一些應用可以實現幾個人月完成,為FPGA的應用發展提供了更為廣闊的平臺。

        科大訊飛擁有中國最大的語音識別系統,在常用場景下準確率已達到98%,在業內領先。。為了進一步提升DNN算法的效率和性能,科大訊飛計劃在語音識別業務中啟用FPGA平臺,而若性能符合要求,則將在未來建造一個上萬規模的FPGA語音識別系統??拼笥嶏w技術總監于振華表示,深度學習模型的軟件算法需要不斷地微調和優化,隨著時間的推移,固定功能的服務器加速器效率會變得越來越低,浪費空間和電力。相比之下,FPGA可以更加靈活的定制化,并且功耗更低。這也是科大訊飛決定將DNN算法移植到FPGA平臺的重要原因。

        

        于是一項由浪潮、科大訊飛和Altera公司共同發起的合作誕生了——由Altera公司提供Altera Arria 10 FPGA平臺,科大訊飛提供DNN識別算法,浪潮則負責完成基于FPGA 平臺,采用OpenCL進行DNN的并行設計、遷移與優化。經過努力,三方最終完成了基于OpenCL的FPGA線上深度學習語音識別加速方案。該方案硬件平臺采用CPU+Altera Arria 10 FPGA異構架構,軟件完全采用高級編程模式OpenCL實現從CPU到FPGA的遷移,具備四大特點:

        高性能:處理100 bound數據,基于Intel Xeon E5-2650 V2 雙路CPU(啟動16個線程),DNN運行時間為242.027s,而基于Altera ARRIA 10 FPGA,DNN運行時間為84.312s,性能加速2.871倍;

        低功耗:Altera Arria 10 FPGA功耗為30W,Intel Xeon E5-2650 V2 雙路CPU功耗為190W,FPGA功耗只有CPU的15.7%,在DNN 實際運行測試中,FPGA可實現30GFlops/W的高性能功耗比,能大大節省應用功耗成本;

        易編程:采用OpenCL編程模型,基于FPGA的DNN并行程序開發完全由軟件工程師完成,僅僅耗費4個人月。若采用傳統的Verilog、VHDL等底層語言,同樣的開發工作至少需要12個人月,并且需要軟件工程師和硬件工程師配合完成。

        高適用性:FPGA即可以采用DNRange模式實現數據并行,也可以采用Pipeline模式實現任務并行,從而滿足了更多的應用場景,可以為更多的應用軟件帶來性能提升。

        Altera公司服務器和存儲事業部總經理David Gamba表示,此次三方成功完成基于Altera ARRIA 10 FPGA平臺的OpenCL 并行化設計與開發,創造出極高的功耗性能比,進一步驗證了Altera FPGA平臺的優勢。本次方案的開發成功將成為FPGA在深度學習領域應用的重要參考。

        通過此次合作,三方實現了基于 FPGA的HPC新異構加速模式和技術的可行性研究,在實際深度學習DNN應用的驗證中,此方案在提升性能、節省功耗的同時,實現了OpenCL 易編程性的印證。

        談及下一步合作,浪潮集團副總裁胡雷鈞表示,浪潮一直致力于為用戶提供最適合其需求的計算系統解決方案。FPGA具有極高的性能功耗比優勢,浪潮將進一步和科大訊飛、Altera公司開展基于FPGA的線上語音深度學習應用合作,同時浪潮還將研發基于FPGA的通用系統方案,包括整機柜計算、網絡、存儲FPGA方案,并將方案推廣到其它應用領域和客戶。

        談及下一步合作,浪潮集團副總裁胡雷鈞表示,浪潮一直致力于為用戶提供最適合其需求的計算系統解決方案。FPGA具有極高的性能功耗比優勢,浪潮將進一步和科大訊飛、Altera公司開展基于FPGA的線上語音深度學習應用合作,bing研發基于FPGA的通用系統方案,包括整機柜計算、網絡、存儲FPGA方案,并將方案推廣到其它應用領域和客戶。未來,CPU+FPGA或許將作為HPC新的異構模式,被越來越多的HPC大應用、數據中心、互聯網深度學習等越來越多的應用領域采用。

       
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