Συντάχθηκε 05-02-2024 15:58
Τόπος:
Σύνδεσμος τηλεδιάσκεψης
Έναρξη: 08/02/2024 13:00
Λήξη: 08/02/2024 14:00
ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
Πρόγραμμα Προπτυχιακών Σπουδών
ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ
Χριστίνης Τζωρτζάκη
με θέμα
Μεθοδολογία και Πειράματα για Μεγάλης Κλίμακας Κατανεμημένο Υπολογισμό σε Υπολογιστική Υποδομή Βασισμένη σε Αναδιατασσόμενη Λογική
Methodology and Experiments for Large Scale Distributed Computation on Reconfigurable Logic – Based Platform
Εξεταστική Επιτροπή
Καθηγητής Απόστολος Δόλλας (επιβλέπων)
Αναπληρωτής Καθηγητής Βασίλειος Σαμολαδάς
Επίκουρος Καθηγητής Βασίλειος Παπαευσταθίου (Τμήμα Επιστ.Υπολ., Πανεπ.Κρήτης )
Περίληψη
Οι επιταχυντές υλικού έχουν γίνει κρίσιμοι λόγω της υπερέχουσας επίδοσης και της ενεργειακής τους απόδοσης. Ένα αξιοσημείωτο παράδειγμα είναι η εφαρμογή επιταχυντών υλικού σε συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN), τα οποία είναι υπολογιστικά εντατικά και εξαιρετικά παραλληλίσιμα. Πρόσφατες έρευνες έχουν δείξει σημαντικές βελτιώσεις στην απόδοση κατά την εφαρμογή συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN) με επιταχυντές υλικού. Αυτή η μελέτη βασίζεται στον επιταχυντή υλικού CNN που αναπτύχθηκε από τους Γ. Πίτση και Χ. Λουκά για την Xilinx ZCU102 και την πρωτότυπη πλακέτα πολλαπλών FPGA QFDB, αντίστοιχα. Αυτή η διατριβή στοχεύει στην μετεγκατάσταση του επιταχυντή στην Alveo U50 και διερευνά ευκαιρίες για περαιτέρω κλιμάκωση.
Μέσα από μια σειρά πειραμάτων, αξιολογείται η απόδοση της αρχιτεκτονικής CNN στο Alveo U50 και συγκρίνεται με τις υλοποιήσεις της στο ZCU102 και το QFDB. Δεν χρειάστηκε μόνο να αλλάξουν τα εργαλεία για να καταστεί δυνατή η εκτέλεση της αρχιτεκτονικής στην πλατφόρμα Alveo, αλλά και τροποποιήσεις ήταν απαραίτητες για την ίδια την αρχιτεκτονική. Ως αποτέλεσμα, χρησιμοποιώντας FPGAs παρόμοιας τεχνολογίας, επιτεύχθηκε 22% βελτίωση στην απόδοση. Η μετάβαση στο Alveo U50 φαίνεται να έχει ως αποτέλεσμα βελτιωμένη υπολογιστική απόδοση, επιδεικνύοντας τις βελτιωμένες δυνατότητες της πλατφόρμας για κατανεμημένους υπολογισμούς μεγάλης κλίμακας. Επιπλέον, η χρήση πολλαπλών υπολογιστικών μονάδων διερευνάται ως μέσο για την επίτευξη παραλληλισμού, που οδηγεί σε βελτιωμένη απόδοση και συνολικά καλύτερη απόδοση.
Abstract
Hardware accelerators have become crucial due to their superior performance and energy efficiency. One noteworthy example is the application of hardware accelerators to Convolutional Neural Networks (CNNs), which are computationally intensive and highly parallelizable. Recent research has demonstrated significant performance improvements when implementing CNNs with hardware accelerators. This study builds upon the CNN hardware accelerator developed by G. Pitsis and C. Loukas for the Xilinx ZCU102 and the QFDB multi-FPGA prototype board, respectively, and aims at the migration of the accelerator to the Alveo U50 Data Center Card and investigates opportunities for further scaling.
Through a series of experiments, the performance of the migrated CNN architecture on the Alveo U50 is evaluated and compared with its implementations on the Xilinx ZCU102 and the QFDB. Not only were the tools changed to enable the architecture's execution on the Alveo platform, but modifications were also necessary for the architecture itself. As a result, using a similar FPGA, a 22% improvement in throughput was achieved. The migration to the Alveo U50 is shown to result in improved computational efficiency, showcasing the platform's enhanced capabilities for large-scale distributed computation. Furthermore, the utilization of multiple compute units is explored as a means of achieving parallelization, leading to enhanced throughput and overall better performance.
