如何设计神经网络

涂鸦的娜子 2024-05-11 04:06:13

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11. 算法的类型设计一个硬件**，首先我们要考虑算法是通用的还是专用的。一般来说，深度神经网络应用主要使用的是专用算法，但也不排除需要一些比较通用的算法作为辅助。在这种情况下，可能我们需要不同的类型的硬件来进行支持。比如我们之前在介绍dsp ip的文章中提到过，目前支持神经网络的dsp ip往往用一个比较通用的处理器实现传统的computer v**ion算法和控制功能，而用一个专门的convolution加速器实现卷积操作。更进一步，我们还需要看看算法是控制为主（control）和数据运算为主（computation），前者比较适合用cpu来实现，而后者则比较适合采用专用架构。1相关内容未经许可获取自百度经验22. 对灵活性和可扩展性的需求我们要对应用的灵活性需求做出一个评估，这对于架构设计非常重要。简单来说，需要灵活，可扩展的应用，采用可编程，可配置的处理器实现比较合适；反之，可以用纯硬件电路来实现，已达到最优的效率。有些情况下，灵活性是为了future-proof，希望硬件**可以支持未来的未知应用，延长生命周期；而有些时候，灵活性是因为需求中的不确定性（uncertainty），希望可以在需求不清晰的时候尽量覆盖更多的情况（比如支持多种参数的选择）；还有一些时候，灵活性是因为对设计和验证能力没信心，希望通过灵活的设计可以在出现bug的时候有绕开的机会。不管怎么说，灵活性是以增加成本，牺牲效率为代价的。对于功耗和成本敏感的应用，over-design和under-design同样可怕。33.处理性能确定处理性能指标的重要性不用再强调了。在深度神经网络应用中，一个比较常见的指标是gops（giga operations per second），是指每秒需要完成的操作（包括乘法，加法，访存等）的数量。由于神经网络最主要的运算是mac（multiply–accumulate），也有时候也拿单位时间的mac数需求作为性能指标的。处理的性能还可以分为峰值的需求和平均的情况。这对于硬件设计，特别是低功耗相关的设计还是非常重要的。44. 能耗功耗是一个应用的关键约束条件，一般可以用峰值能耗（w），峰值电流（a）；平均能耗，平均电流来表示。这个指标首先来自应用场景的供电能力和成本要求。对于一个硬件系统来说，各个部分的能耗是需要协调规划的。而这个指标也是芯片设计中的一个重要指导条件。55.效率效率指标主要是指能耗效率（消耗单位能量能够进行多少运算）和面积效率（单位的芯片面积支持的运算能力）。在神经网络实现中，常见的能耗效率指标是gops/w（每瓦的能量可以支持的gops），或者tops/w。而面积效率好像没有很统一的指标。66.实时性需求实时性也是一个应用的重要约束条件。具体来说实时性还包括两个层面，第一是要求处理的latency尽量短。在这个层面上，无人驾驶汽车的实时性要求就非常高，必须在很短时间内根据sensor的信息做出操作反应；而一般的机器人，移动速度比较慢，就不需要很强的实时性。另一个层面是predictable latency，就是处理延时要求可以预测。对实时性要求高的应用，需要一般需要使用专用处理器和实时操作系统（rtos）。77.成本实现一个应用的成本是多方面的，在之前的文章（脉动阵列 - 因google tpu获得新生）里提到了nonrecurring cost（设计 design）和recurring cost（器件 parts）的概念。前者和设计难度以及架构的选择有很大关系，在相同难度的情况下，选择成熟，简单的设计或者ip都可以降低设计成本；后者则主要和产品（比如芯片）的出货量，生命周期等因素有关。对于很多应用来说，成本往往是决定性因素。而降低成本在很多时候比提高性能更有技术挑战。88. time to market最后，前面说的这些因素都可能被上市时间的要求打败。google tpu（google tpu 揭密）就选择一个相对简单的硬件架构和比较平庸的性能优化目标，这和它的部署时间的要求不无关系。end 20210311

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