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GCV-Turbo: Beschleunigung von GNN-basierten Computer-Vision-Aufgaben auf FPGA


Core Concepts
GCV-Turbo ist ein domänenspezifischer Beschleuniger auf FPGA, der eine neuartige Hardware-Architektur und einen angepassten Compiler verwendet, um eine Vielzahl von GNN-basierten Computer-Vision-Aufgaben effizient auszuführen.
Abstract
GCV-Turbo ist ein domänenspezifischer Beschleuniger auf FPGA, der entwickelt wurde, um GNN-basierte Computer-Vision-Aufgaben effizient auszuführen. Es besteht aus zwei Hauptkomponenten: Eine neuartige Hardware-Architektur, die für die Berechnungskerne in sowohl CNNs als auch GNNs optimiert ist und dieselben Berechnungsressourcen verwendet. Ein PyTorch-kompatibler Compiler, der ein benutzerdefiniertes Modell als Eingabe nimmt, End-to-End-Optimierungen für den Berechnungsgraphen einer gegebenen GNN-basierten Computer-Vision-Aufgabe durchführt und optimierten Code für die Hardware-Ausführung erzeugt. Die Hardware-Architektur und der Compiler arbeiten synergetisch zusammen, um eine Vielzahl von GNN-basierten Computer-Vision-Aufgaben zu unterstützen. Im Vergleich zu CPU- und GPU-Implementierungen erreicht GCV-Turbo eine durchschnittliche Latenzreduzierung von 68,4x bzw. 4,1x bei sechs repräsentativen GNN-basierten Computer-Vision-Aufgaben. Darüber hinaus unterstützt GCV-Turbo die Ausführung von eigenständigen CNNs oder GNNs und erreicht dabei eine mit state-of-the-art-CNN- (GNN-) Beschleunigern vergleichbare Leistung.
Stats
Die Ausführung von A ⊙(XY) benötigt lSDDMM Taktzyklen, wobei lSDDMM(X,Y) = ⌈Nonz(X) pca/2 ⌉× ⌈s2 pca ⌉. Executing X×Y takes lSpDMM clock cycles: lSpDMM(X,Y) = ⌈Nonz(X) pca/2 ⌉× ⌈s3 pca ⌉.
Quotes
"GNN-Schichten haben in verschiedenen Computer-Vision-Aufgaben breite Anwendung gefunden, da sie (1) eine labeleffiziente Bildklassifizierung ermöglichen, (2) nicht-euklidische Datenstrukturen natürlich handhaben können und (3) das Beziehungslernen für verschiedene Computer-Vision-Aufgaben hervorragend beherrschen." "Bestehende CNN- oder GNN-Beschleuniger sind für die End-to-End-Beschleunigung von GNN-basierten Computer-Vision-Aufgaben nicht effizient, da ihre Hardware-Architektur nur für eine Schichtart optimiert ist."

Key Insights Distilled From

by Bingyi Zhang... at arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07188.pdf
GCV-Turbo

Deeper Inquiries

Wie könnte GCV-Turbo für andere Anwendungsgebiete außerhalb der Computer-Vision angepasst werden, die eine Mischung aus CNN- und GNN-Schichten verwenden?

Um GCV-Turbo für andere Anwendungsgebiete anzupassen, die eine Kombination aus CNN- und GNN-Schichten verwenden, könnten folgende Anpassungen vorgenommen werden: Anpassung der Compiler-Optimierungen: Der Compiler könnte so modifiziert werden, dass er die spezifischen Anforderungen und Modelle anderer Anwendungsgebiete außerhalb der Computer-Vision berücksichtigt. Dies könnte die Implementierung von Optimierungen beinhalten, die auf die spezifischen Merkmale und Datenstrukturen dieser Anwendungsgebiete zugeschnitten sind. Erweiterung der Hardware-Architektur: Die Hardware-Architektur von GCV-Turbo könnte angepasst werden, um eine breitere Palette von Modellen und Schichten zu unterstützen, die in verschiedenen Anwendungsgebieten verwendet werden. Dies könnte die Integration zusätzlicher Recheneinheiten, Speicherressourcen oder flexiblerer Datenpfade umfassen, um den Anforderungen verschiedener Modelle gerecht zu werden. Integration von Domänen-spezifischen Funktionen: Je nach den Anforderungen der spezifischen Anwendungsgebiete könnten domänenspezifische Funktionen in die Hardware-Architektur und den Compiler integriert werden, um eine optimale Leistung für diese Anwendungen zu gewährleisten.

Welche zusätzlichen Optimierungen könnten im Compiler implementiert werden, um die Leistung von GCV-Turbo weiter zu verbessern?

Zusätzliche Optimierungen, die im Compiler implementiert werden könnten, um die Leistung von GCV-Turbo weiter zu verbessern, sind: Sparsity-Aware Mapping: Eine Optimierung, die die Sparsität der Daten berücksichtigt und die Zuweisung von Berechnungen entsprechend anpasst, um die Effizienz bei der Verarbeitung spärlicher Daten zu verbessern. Dynamic Task Scheduling: Die Implementierung eines dynamischen Task-Scheduling-Algorithmus, der die Auslastung der Hardware-Ressourcen in Echtzeit überwacht und die Zuweisung von Berechnungsaufgaben optimiert, um eine gleichmäßige Auslastung und maximale Leistung zu gewährleisten. Memory Access Optimization: Optimierungen, die den Zugriff auf den Speicher optimieren, um die Latenzzeiten zu minimieren und die Bandbreitennutzung zu verbessern, was zu einer insgesamt besseren Leistung führt.

Wie könnte die Hardware-Architektur von GCV-Turbo weiterentwickelt werden, um die Leistung bei größeren Modellen und höheren Durchsätzen zu steigern?

Um die Leistung von GCV-Turbo bei größeren Modellen und höheren Durchsätzen zu steigern, könnten folgende Weiterentwicklungen in der Hardware-Architektur vorgenommen werden: Skalierbarkeit: Die Architektur könnte so gestaltet werden, dass sie skalierbar ist und es ermöglicht, mehr Recheneinheiten hinzuzufügen, um die Verarbeitung großer Modelle zu unterstützen und den Durchsatz zu erhöhen. Erhöhung des Speicherbereichs: Durch die Integration von mehr On-Chip-Speicherressourcen könnte die Architektur in der Lage sein, größere Modelle zu handhaben und den Datendurchsatz zu verbessern, indem mehr Daten lokal gespeichert werden können. Parallelisierung: Eine weitere Optimierung könnte die Erhöhung der Parallelität in der Hardware-Architektur umfassen, um mehr Berechnungen gleichzeitig durchführen zu können und so die Gesamtleistung und den Durchsatz zu steigern.
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