FPGA Implementations of Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Omondi, Amos R. (EDT)/ Rajapakse, Jagath Chandana (EDT)

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2006-04-21

价格:USD 135.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387284859

丛书系列:

图书标签:

FPGA
Neural Networks
Hardware Acceleration
Deep Learning
Digital Design
VLSI
Embedded Systems
Computer Architecture
Signal Processing
Artificial Intelligence

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具体描述

The development of neural networks has now reached the stage where they are employed in a large variety of practical contexts. However, to date the majority of such implementations have been in software. While it is generally recognised that hardware implementations could, through performance advantages, greatly increase the use of neural networks, to date the relatively high cost of developing Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) has meant that only a small number of hardware neurocomputers has gone beyond the research-prototype stage. The situation has now changed dramatically: with the appearance of large, dense, highly parallel FPGA circuits it has now become possible to envisage putting large-scale neural networks in hardware, to get high performance at low costs. This in turn makes it practical to develop hardware neural-computing devices for a wide range of applications, ranging from embedded devices in high-volume/low-cost consumer electronics to large-scale stand-alone neurocomputers. Not surprisingly, therefore, research in the area has recently rapidly increased, and even sharper growth can be expected in the next decade or so. Nevertheless, the many opportunities offered by FPGAs also come with many challenges, since most of the existing body of knowledge is based on ASICs (which are not as constrained as FPGAs). These challenges range from the choice of data representation, to the implementation of specialized functions, through to the realization of massively parallel neural networks; and accompanying these are important secondary issues, such as development tools and technology transfer. All these issues are currently being investigated by a large number of researchers, who start from different bases and proceed by different methods, in such a way that there is no systematic core knowledge to start from, evaluate alternatives, validate claims, and so forth. FPGA Implementations of Neural Networks aims to be a timely one that fill this gap in three ways: First, it will contain appropriate foundational material and therefore be appropriate for advanced students or researchers new to the field. Second, it will capture the state of the art, in both depth and breadth and therefore be useful researchers currently active in the field. Third, it will cover directions for future research, i.e. embryonic areas as well as more speculative ones.

《神经网络的硬件加速》内容简介：本书深入探讨了神经网络模型在各种硬件平台上的高效实现与优化策略，旨在为研究人员、工程师和学生提供一套系统性的指导，使其能够理解并掌握如何充分发挥硬件的潜力，加速神经网络的推理和训练过程。本书不包含对特定已出版书籍《FPGA Implementations of Neural Networks》的任何直接引用、评论或与其内容进行比较。相反，本书聚焦于神经网络硬件加速领域普遍存在的挑战、核心技术以及前沿发展。随着深度学习技术的飞速发展，神经网络模型日益复杂，对计算资源的需求也随之爆炸式增长。传统的CPU架构在处理大规模并行计算任务时显得力不从心，这促使业界不断探索更高效的硬件解决方案。本书将从理论基础出发，逐步深入到各种主流硬件架构的特性分析，以及针对这些硬件进行神经网络模型优化的具体方法。第一部分：神经网络基础与硬件加速的驱动力在正式进入硬件实现之前，本书将首先回顾神经网络的基本概念，包括感知机、多层感知器、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及近年来备受关注的Transformer模型等。我们会简要介绍它们的结构、工作原理以及在各个领域的成功应用，从而明确对计算性能的需求。接着，我们将详细阐述为什么需要硬件加速。这包括分析当前深度学习应用场景对实时性的严苛要求（如自动驾驶、智能医疗、工业自动化、边缘计算设备等），以及模型规模和计算复杂度的不断攀升所带来的挑战。我们将量化讨论参数量、浮点运算量（FLOPs）和能耗等关键指标，并说明为何通用CPU难以满足这些需求。第二部分：主流硬件架构及其特性分析本书将对当前主流的神经网络硬件加速架构进行全面而深入的分析，重点关注它们的优势、劣势以及适合的应用场景。图形处理器（GPU）： GPU凭借其大规模并行处理能力，已成为深度学习训练和推理的首选平台。我们将详细介绍GPU的架构，包括核心数量、内存带宽、计算单元（如CUDA Cores, Tensor Cores）的设计理念，以及它们如何支持矩阵乘法和卷积等神经网络的核心运算。同时，我们将讨论GPU在功耗、成本和部署灵活性方面的局限性，尤其是在资源受限的边缘设备上。专用集成电路（ASIC）： ASIC为特定任务设计的硬件，能够提供极致的性能和能效比。本书将探讨ASIC在神经网络加速领域的应用，例如Google的TPU（Tensor Processing Unit）以及其他公司开发的定制化AI芯片。我们将深入分析ASIC的设计哲学，如何通过硬件层面的优化来加速张量运算、量化处理和数据流管理，以及其高昂的研发成本和设计周期。现场可编程门阵列（FPGA）： FPGA以其高度的灵活性和可重构性，在神经网络硬件加速领域扮演着独特的角色。我们将详细介绍FPGA的基本原理，包括其可配置逻辑块（CLBs）、可编程互连以及数字信号处理器（DSPs）等组成部分。本书将重点阐述如何利用FPGA的并行性和可定制性来设计高效的神经网络计算单元，包括针对特定模型或算子进行硬件定制。我们将分析FPGA在原型验证、特定应用加速以及功耗敏感场景下的优势，同时也会讨论其与ASIC相比在性能和成熟度上的权衡。神经网络处理器（NPU）与其他新兴架构：除了上述主流架构，本书还将介绍一系列新兴的神经网络处理器（NPU）和其他创新的硬件加速方案，如专门为边缘计算设计的低功耗AI芯片，以及基于类脑计算（Neuromorphic Computing）的硬件架构。我们将探讨这些架构的创新之处，以及它们可能为神经网络计算带来的新机遇。第三部分：神经网络模型优化与硬件映射本书将重点讲解如何在硬件平台上实现神经网络的高效运行，这涉及对模型本身和硬件特性的深刻理解。模型量化（Quantization）：模型量化是将神经网络的权重和激活值从高精度浮点数转换为低精度整数（如8位、4位甚至1位）的过程。我们将详细介绍不同量化策略的原理、优缺点，以及如何在硬件上高效实现量化操作。这包括讨论量化对模型精度和硬件资源消耗的影响，以及混合精度量化等高级技术。剪枝（Pruning）与稀疏化（Sparsification）：剪枝通过移除模型中冗余的连接或神经元来减小模型规模，提高计算效率。本书将介绍不同类型的剪枝方法（结构化剪枝、非结构化剪枝）及其在硬件上的实现挑战。我们将探讨如何设计硬件来有效支持稀疏矩阵运算，从而在保持模型性能的同时降低计算量和功耗。模型压缩（Model Compression）：除了量化和剪枝，本书还将介绍其他模型压缩技术，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、低秩分解（Low-Rank Factorization）等。我们将分析这些技术如何帮助减小模型的存储和计算需求，并讨论它们与硬件加速的协同效应。算子优化与硬件映射：神经网络模型由一系列基本算子（如卷积、矩阵乘法、激活函数、池化等）组成。本书将深入探讨如何针对这些算子进行硬件层面的优化。我们将讲解如何设计高效的硬件单元来加速这些算子，以及如何将这些算子有效地映射到特定的硬件架构上，充分利用硬件的并行性和内存层次结构。这包括讨论数据流设计、流水线技术和缓存管理等关键问题。并行计算策略：如何有效地利用硬件的并行计算能力是实现高性能的关键。本书将介绍数据并行、模型并行、算子并行等多种并行计算策略，并分析它们在不同硬件架构上的适用性。我们将讨论如何设计并行计算的通信和同步机制，以避免性能瓶颈。第四部分：特定硬件上的神经网络实现案例与工具链本书将通过具体的案例，展示如何在不同的硬件平台上实现神经网络。 FPGA上的实现技术：针对FPGA，我们将详细介绍使用高级综合（High-Level Synthesis, HLS）工具链（如Vivado HLS, Intel HLS）来将C/C++/OpenCL等高级语言描述的神经网络算法转化为可部署的硬件逻辑。我们还将介绍使用硬件描述语言（HDL，如Verilog/VHDL）进行底层设计的技巧，以实现对硬件资源的精细控制和性能的极致挖掘。我们将讨论如何构建高效的片上系统（SoC），集成CPU、IP核和自定义加速器，以支持整个神经网络推理流程。 ASIC与NPU的开发流程：对于ASIC和NPU，我们将概述其从概念设计、逻辑设计、物理设计到流片（tape-out）的完整流程。我们将探讨常用的EDA（Electronic Design Automation）工具，以及如何在这些先进的平台上实现高性能、低功耗的神经网络加速器。软件框架与硬件协同设计：现代神经网络开发离不开强大的软件框架（如TensorFlow, PyTorch）。本书将探讨如何将这些框架与硬件加速平台进行协同设计。我们将介绍如何利用编译器和中间表示（如ONNX, TVM）将高层模型转化为针对特定硬件优化的低层代码，以及如何进行性能分析和调优。边缘计算与嵌入式系统：边缘计算是神经网络硬件加速的重要应用方向。本书将重点关注在资源受限的嵌入式设备上实现神经网络推理的技术，包括低功耗设计、内存优化和实时性保障等。第五部分：前沿趋势与未来展望最后，本书将展望神经网络硬件加速领域的未来发展趋势。异构计算与可重构计算：探讨如何将多种不同类型的处理器（CPU, GPU, FPGA, ASIC）集成到异构系统中，以协同完成复杂的神经网络任务。同时，将分析可重构计算在神经网络硬件加速中的潜力，以及如何实现更灵活和高效的硬件配置。类脑计算与新计算范式：介绍类脑计算的硬件实现进展，以及其在模拟生物大脑神经信息处理方面的独特优势。我们将探讨这些新兴的计算范式如何颠覆传统的计算模型，为人工智能的未来发展带来新的可能。可持续计算与绿色AI：随着AI应用的普及，能耗成为一个日益突出的问题。本书将探讨如何通过硬件设计和算法优化来实现更低功耗、更环保的AI计算。本书的目标读者是那些希望深入了解神经网络硬件加速技术的工程师、研究人员，以及对该领域感兴趣的计算机科学、电子工程专业的学生。通过阅读本书，读者将能够建立起对神经网络硬件加速的全面认知，掌握相关的理论知识和实践方法，并为设计和实现高效的神经网络加速解决方案奠定坚实的基础。本书内容充实，理论与实践相结合，力求为读者提供有价值的见解和指导。