英文论文链接：http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=240715
翻译：卜居
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【摘要】
最近在多层卷积神经网络的突破导致了识别任务（如大量图片分类和自动语音识别）准确率的大幅提升【1】。这些多层神经网络很大，很复杂，需要大量计算资源来训练和评估【2】。然而这些需求发生在目前这样一个尴尬的时刻，商业处理器性能增长十分缓慢。
专用硬件形式有GPGPU，FPGA和ASIC，提供了通往处理能力和高能效的坦途。微软通过使用FPGA增强型服务器（类似已经集成到微软数据中心的硬件【3】）加速深度卷积神经网络驾驭了专用硬件。
开始只是在中等规模FPGA上实现了单节点CNN加速器，展示了优于遗忘FPGA设计和高端GPGPU的性能，降低了功耗。未来会通过低延迟通信互联多个FPGA，进一步可能训练和评估模型。
【背景】
目前深度卷积神经网络一般组织为交替的卷积层、最大池化层后面加一系列稠密的全连接层，如图1中经典的拓扑图所示。
每个3D立方体表示一层的输入，送入下一层会变换为新3D立方体。在例子中有5个卷积层，3个最大池化层，以及3个全连接层。
本文中我们主要讨论3D卷积问题，尽管其他操作如pooling和全连接层也会涉及。图2展示了3D卷积的基本模型。一个N x N x D的3D输入立方体被H个k x k x D维的卷积核卷积，输出间隔为S，每个3D核用类似滑动窗口的形式移动（移动偏移量由参数S定义）。每次移动，3D卷积核的每个权值同映射到3D输入立方体的输入值进行乘加，卷积后，可选地进行pooling操作（由参数p和s定义）用来下采样卷积输出，选择窗口的最大值或平均值
【在数据中心加速深度卷积神经网络】
2014年微软宣布了Catapult项目，成功展示了用FPGA在数据中心使Bing Ranking加速了近2倍【3】。利用这个基础，我们团队在微软研究院开发了高吞吐CNN FPGA加速器，在很低的服务器功耗下获得了优异性能。图3给出了用于高效计算卷积层前向传播的CNN FPGA加速器高层次概览。
关键特征如下：
（1）软件可配置的引擎，支持多层运行时配置（无需硬件重编程）；
（2）高效数据缓冲体制和片上分发网络，将片外访存降至最低；
（3）处理单元（PE）构成的空间分布阵列，可很容易扩展到上千个单元；
在正常操作下，CNN加速器可以获取输入图像，连续处理多个卷积层。在初始阶段，输入图像像素从本地DRAM流入片上，存储到多个bank输入缓冲区。之后，数据流入多个PE阵列，实现3D卷积步骤中的独立点乘操作。顶层控制器完成序列化、寻址、分发数据到每个PE阵列。最终，累加结果发送到特定片上网络，将计算输出循环送入输入缓冲区用于下一轮的计算（虽然图3中没有显示，但存在额外的逻辑处理pooling和ReLU操作）。
图3中高亮的加速器位于双插槽Xeon服务器，装备一个Catapult FPGA卡，包括中等规模Stratix D5 FPGA和8GB DDR3-1333[3]。每个FPGA卡通过PCIe 3x8支持高达8GB/s带宽，同时本地DRAM支持21.3GB/s带宽。更多硬件描述可参考Catapult论文【3】。
表1显示了使用著名模型（如基于cuda-convnet【4】的CIFAR-10，基于Alex的ImageNet-1K【1】等）进行图像分类（只有前向传播过程）的吞吐情况。我们进一步评估了最大的和最具挑战性的模型：ImageNet-22K，在微软ADAM项目中训练的DCNN【2】。
总体上看，我们目前在装备中等规模Stratix V D5 FPGA的Catapult服务器上获得了最高处理吞吐。相比最近发表的FPGA实现【5】和运行在高端GPGPU上的Caffe+cuDNN【6】。注意GPGPU解决方案需要高达235W功耗【7】，使得部署到功耗限制的数据中心不太现实。相反，FPGA解决方案功耗不超过25W，占整个服务器功耗的不到10%。我们的实现获得了近3倍加速，相对最近发表的利用Virtex 7 485T FPGA的CNN加速器【5】。
（卜居注：【5】只说了处理能力达到61.62GFLOPS，并没有说处理图片速度，这篇文章怎么算的？）
我们参数化的CNN加速器可灵活扩展到更新和更快的FPGA。我们团队正在将设计移植到Altera的最新Arria 10 FPGA上，提供了对浮点处理支持，可以在高能效情况下达到1TFLOPS处理能力【8】。表1列出了我们的预期性能。
总而言之，本文描述了使用FPGA加速深度卷积神经网络的研究。前期结果是很有希望的，显示出专用硬件具有低功耗、高性能的优势。未来我们希望在Arria 10和Stratix 10上设计更高性能的加速器，并考虑多片互联并行训练和评估。
