Глубокое обучение и ПЛИС: Широкое обсуждение компромиссов в области проектирования, бенчмарков и САПР

Глубокое обучение (DL) быстро становится краеугольным камнем многих приложений, создавая постоянно растущий спрос на эффективную обработку данных. ПЛИС обладают уникальными свойством, таким как их мелкозернистая реконфигурируемость, которая позволяет работать с данными произвольной точности. Эти функции делают ПЛИС привлекательными для ускорения задач DL как в центрах обработки данных, так и на периферии.

Для того чтобы полностью реализовать потенциал ПЛИС в качестве ускорителей глубокого обучения (DL), требуется оптимизация архитектур ПЛИС и алгоритмов САПР. Контрольные показатели играют важную роль в этом процессе оптимизации, но сегодняшние бенчмарки с открытым исходным кодом не отражают сегодняшние задачи DL.

На этом вебинаре мы обсудим компромисс между настройкой дизайна и временем до решения для ускорения DL на ПЛИС. Затем мы представим последние инновации и будущие тенденции в архитектуре FPGA и инструментах, управляемых DL в качестве ключевой рабочей нагрузки. Одним из таких инструментов является набор тестов с открытым исходным кодом Koios, специально предназначенный для DL. Эти эталонные схемы охватывают широкий спектр ускоренных нейронных сетей, размеры конструкции, стили реализации, уровни абстракции.

Вебинар состоится 9 сентября 2021 в 21:00 Мск

Подробности и ссылка на регистрацию

 

PS Посмотрите пост про тензорные секции