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FDNN是加速云推出的基于FPGA可配置深度学习网络加速引擎,它为基于FPGA的AI产品开发搭建了一个整体灵活、高效的软硬件开发环境,能够极大地简化基于FPGA的深度学习研究、缩短深度学习网络FPGA实现的研发周期。SC-FDNN可以广泛应用于深度学习、机器视觉、边缘计算等领域。


系统架构


FDNN可配置神经网络



三层模型产品解决方案


FDNN可配置神经网络


为了满足不同客户的需求,SC-FDNN提供三个层次的深度学习加速IP:L1/L2/L3。加速云FPGA 深度学习计算加速解决方案 由L1~L3 三个层次的深度学习算法IP和接口IP以及对应的配套软件工具组成。



L1层的算法IP


该层级主要实现深度学习的基本算子:卷积、池化、全连接、非线性函数。

支持5x5,3x3,1x1的卷积(卷积核大小支持配置);

支持最大值池化(Max Pooling)和平均值池化(Average Pooling);

支持全连接,支持激活函数可配置,支持Sigmoid,Tanh,Relu,Relu6,Leakyrelu,ELU等选项。

L1层仅完成核心算子的加速,提供对应的SDK接口、用于算子的调用;用户层软件需要控制计算流程,对数据输入和计算结果数据进行处理。该层灵活性最大,客户可根据自己的需要来实现任意深度学习模型;由于存在频繁的数据交互和过程调用,因而该层加速比相对较低。

 


L2层的可配置FDNN处理器


L2实现参数可配置的CNN处理器,包括基本算子和调度器都在FPGA内部实现;这些实现对用户是透明的,用户只需先将在具体模型网络(例如Tensorflow)下得到的训练结果文件转换成FDNN的模型所定义的格式,再通过SDK 就可以将具体的算法在高性能的FPGA硬件系统上实现。本层保持较大的灵活性,同时兼顾高性能的计算加速。

 


L3层的高性能神经网络算法IP


L3层实现全定制的加速网络,性能非常高,支持网络模型参数配置。已实现的常见各种模型包括:VGG16、Lenet、YoloV2、Darknet19、Resnet、LSTM、DNN等。


FDNN可配置神经网络




时间: 2019 - 07 - 03
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某电商平台每天要面对大量的客户开店和业务申请需求,需要对海量的营业执照等证件审核。随着业务的增长,传统人工审核是不可能完成;采用深度学习的图片OCR(光学字符识别)就是一个很好的解决方案。基于深度学习的图片OCR方案包括文字定位和文字识别两部分,文字定位采用4层CNN网络,文字识别采用4层双向LSTM。由于CNN部分计算量不大,主要的计算量在LSTM,因此对LSTM部分加速。一般方案采用GPU完成,但存在两个问题:1.处理延时很大,不能满足要求 2.有些图片中的文字超长,在超长文字和一般长度文字一起送入GPU处理时二者所用时间一样,这使得业务无法到达上线条件。


LSTM模型及FPGA加速方案


基于FPGA的图片OCR解决方案



系统规格


加速云采用FPGA方案实现双向LSTM的加速,满足客户要求;具体方案特性如下:

1.采用SC-OPM加速卡(半高*半长:56mm*167mm)

2.Intel®Arria10 GX660器件,集成 660k LE,具备1.5T FLOPS 单精度浮点处理能力

3.四层LSTM+1层全连接,各层网络参数可以软件配置下载

4.可以实现40000T/S的流量,延时超低,数据长度可以为混合长度

5.单卡只有33W



应用场景


该方案可应用在各种图片文字识别的场景(例如档案文件的图片转文字),如果应用在军事领域,可包含军舰舷号图像识别、飞机编号识别,敏感词涉密信息鉴别等方向,可以满足高性能的OCR识别算法加速以及超低延时的实时性要求。


基于FPGA的图片OCR解决方案



时间: 2019 - 07 - 03
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