Caffe應用在主從式加速器上的內存管理與性能優(yōu)化.pdf

1、深度學習近年來在各方面都取得了突破性的進展，如語音識別、圖像分類等。而卷積神經網絡作為第一個成功訓練的多層網絡，更是被廣泛應用。但是由于CNN的特殊計算模式，使得一般的通用處理器對CNN的實現(xiàn)效率不高且不能滿足其性能要求。因此，各種基于DSP、FPGA以及ASIC的加速器迅速發(fā)展，尤其是基于FPGA的加速器得到更多研究者的青睞。
　　對于CNN這種計算密集型的任務，基于SoC FPGA的硬件加速器和CPU的協(xié)同工作在性能和能效上提

2、供了顯著的優(yōu)勢。但是，目前的操作系統(tǒng)對各種不同功能的加速器提供的支持很少：操作系統(tǒng)不知道一個計算任務是在CPU上還是加速器上執(zhí)行；操作系統(tǒng)對CPU和加速器在內存上共享的數(shù)據沒有提供有效管理，如零拷貝、數(shù)據一致性等；而且，當前的操作系統(tǒng)也很難為加速器分配大片連續(xù)的物理內存空間。本文中，我們選擇Xilinx Zynq平臺為研究目標，定性地分析了數(shù)據共享的方法。除了利用Zynq平臺設備的高性能AXI接口，我們還為基于FPGA的卷積神經網絡加速

3、器設計了一個新的內存管理系統(tǒng)。它為CPU和加速器提供了一個統(tǒng)一的虛擬內存空間，使得他們能夠在操作系統(tǒng)的用戶空間訪問到相同的內存空間，同時保證了數(shù)據的一致性。
　　為了把加速器應用到實際中去，我們選取了深度學習中較流行的一個學習框架-Caffe，對其進行了評測分析。對于Caffe中的計算瓶頸部分，我們利用卷積神經網絡加速器對其進行了加速，極大的減少了程序的執(zhí)行時間。在加速實現(xiàn)過程中，我們實現(xiàn)了Caffe中卷積運算到加速器的映射，并對