国内首款FPGA云服务器的深度学习算法背景及算法分析

由腾讯云基础产品中心、腾讯架构平台部组成的腾讯云FPGA联合团队，在这里介绍国内首款FPGA云服务器的工程实现深度学习算法（AlexNet），讨论深度学习算法FPGA硬件加速平台的架构。

在1 月 20 日，腾讯云推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA 云服务器，将以云服务方式将大型公司才能长期支付使用的 FPGA 普及到更多企业，企业只需支付相当于通用CPU约40%的费用，性能可提升至通用CPU服务器的30倍以上。具体分享内容如下：
 

1. 综述

　　2016年3月份AI围棋程序AlphaGo战胜人类棋手李世石，点燃了业界对人工智能发展的热情，人工智能成为未来的趋势越来越接近。

人工智能包括三个要素：算法，计算和数据。人工智能算法目前最主流的是深度学习。计算所对应的硬件平台有：CPU、GPU、FPGA、ASIC。由于移动互联网的到来，用户每天产生大量的数据被入口应用收集：搜索、通讯。我们的QQ、微信业务，用户每天产生的图片数量都是数亿级别，如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话，计算所对应的硬件平台看成挖掘机，挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准。

最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU，因为 CPU 通用性好，硬件框架已经很成熟，对于程序员来说非常友好。然而，当深度学习算法对运算能力需求越来越大时，人们发现 CPU 执行深度学习的效率并不高。CPU 为了满足通用性，芯片面积有很大一部分都用于复杂的控制流和Cache缓存，留给运算单元的面积并不多。这时候，GPU 进入了深度学习研究者的视野。GPU原本的目的是图像渲染，图像渲染算法又因为像素与像素之间相对独立，GPU提供大量并行运算单元，可以同时对很多像素进行并行处理，而这个架构正好能用在深度学习算法上。

GPU 运行深度学习算法比 CPU 快很多，但是由于高昂的价格以及超大的功耗对于给其在IDC大规模部署带来了诸多问题。有人就要问，如果做一个完全为深度学习设计的专用芯片(ASIC)，会不会比 GPU 更有效率？事实上，要真的做一块深度学习专用芯片面临极大不确定性，首先为了性能必须使用最好的半导体制造工艺，而现在用最新的工艺制造芯片一次性成本就要几百万美元。去除资金问题，组织研发队伍从头开始设计，完整的设计周期时间往往要到一年以上，但当前深度学习算法又在不断的更新，设计的专用芯片架构是否适合最新的深度学习算法，风险很大。可能有人会问Google不是做了深度学习设计的专用芯片TPU？从Google目前公布的性能功耗比提升量级(十倍以上的提升)上看，还远未达到专用处理器的提升上限，因此很可能本质上采用是数据位宽更低的类GPU架构，可能还是具有较强的通用性。这几年，FPGA 就吸引了大家的注意力，亚马逊、facebook等互联网公司在数据中心批量部署了FPGA来对自身的深度学习以云服务提供硬件平台。

FPGA 全称「可编辑门阵列」(Field Programmable Gate Array)，其基本原理是在 FPGA 芯片内集成大量的数字电路基本门电路以及存储器，而用户可以通过烧写 FPGA 配置文件来来定义这些门电路以及存储器之间的连线。这种烧入不是一次性的，即用户今天可以把 FPGA 配置成一个图像编解码器，明天可以编辑配置文件把同一个 FPGA 配置成一个音频编解码器，这个特性可以极大地提高数据中心d性服务能力。所以说在 FPGA 可以快速实现为深度学习算法开发的芯片架构，而且成本比设计的专用芯片(ASIC)要便宜，当然性能也没有专用芯片(ASIC)强。ASIC是一锤子买卖，设计出来要是发现哪里不对基本就没机会改了，但是 FPGA 可以通过重新配置来不停地试错知道获得最佳方案，所以用 FPGA 开发的风险也远远小于 ASIC。

2. Alexnet 算法分析2.1 Alexnet模型结构

Alexnet模型结构如下图2.1所示。

图2.1 Alexnet模型

模型的输入是3x224x224大小图片，采用5（卷积层）+3（全连接层）层模型结构，部分层卷积后加入Relu，Pooling 和NormalizaTIon层，最后一层全连接层是输出1000分类的softmax层。如表1所示，全部8层需要进行1.45GFLOP次乘加计算，计算方法参考下文。

层数

kernel个数

每个kernel进行卷积次数

每个kernel一次卷积运算量

浮点乘加次数

 

第1层

96

3025

(1x363)x(363x1)

96x3025x363=105M=210MFLOP

 

第2层

256

729

(1x1200)x(1200x1)

256x729x1200=224M=448MFLOP

 

第3层

384

169

(1x2304)x(2304x1)

384x169x2304=150M=300MFLOP

 

第4层

384

169

(1x1728)x(1728x1)

384x169x1728=112M=224MFLOP

 

第5层

256

169

(1x1728)x(1728x1)

256x169x1728=75M=150MFLOP

 

第6层

1

4096

(1x9216)x(9216x1)

4096x9216=38M=76MFLOP

 

第7层

1

4096

(1x4096)x(4096x1)

4096x4096=17M=34MFLOP

 

第8层

1

1000

(1x4096)x(4096x1)

1000x4096=4M=8MFLOP

 

总和

1.45GFLOP

 

表2.1 Alexnet浮点计算量

2.2 Alexnet 卷积运算特点