Giải pháp tăng tốc AI trong hệ thống RISC-V

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT

ABSTRACT

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

1. Giới thiệu đề tài

1.1. Tính cấp thiết, mục đích nghiên cứu

1.2. Đề xuất phương pháp

1.3. Cấu trúc của luận văn

2. Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence

2.1. Lý thuyết về học sâu

2.2. Khái quát vài mô hình Deep Learning

2.3. Các độ đo đánh giá mô hình Deep Learning

3. Giới thiệu RISC và RISC-V

3.1. Kiến trúc tập lệnh của RISC-V

3.2. Tìm hiểu một số core RISC-V

3.3. Wallace Tree Adder

3.3.1. Nguyên lý Wallace Tree

3.3.2. Tối ưu Wallace Tree với Prefix Adder

4. Các nghiên cứu liên quan

4.1. Nghiên cứu trên nền tảng RISC-V

4.2. Nghiên cứu trên nền tảng khác

5. Thiết kế bộ tăng tốc AI

5.1. Giới thiệu tổng quát

5.1.1. Tham số hóa thiết kế tổng quát

5.1.2. Tham số hóa thiết kế layer tích chập

5.2. Thiết kế chi tiết

5.2.1. Bộ tăng tốc CNN

5.2.2. Kiến trúc bộ MAC

5.2.3. Kiến trúc bộ Pooling

5.2.4. Kiến trúc bộ Fully Connected

6. Thiết kế hệ thống

6.1. Thiết kế phần cứng

6.1.1. Thiết kế tổng quát hệ thống

6.1.2. Giao tiếp BlackParot core và WalaP-CNN

6.2. Phát triển phần mềm

6.2.1. Công cụ đào tạo mô hình Deep Learning

6.2.2. Công cụ biên dịch chương trình

6.2.3. Suy luận trên mô hình Deep Learning

6.3. Thiết kế High-Level Synthesis

7. Kết quả và đánh giá

7.1. Giới thiệu về dataset

7.2. Triển khai trên phần cứng FPGA

7.2.1. Giới thiệu FPGA Xilint-VC707

7.2.2. Các độ đo để đánh giá trên FPGA

7.2.3. Hiện thực bộ tăng tốc WalaP-CNN

7.2.3.1. Training model CNN cho bộ tăng tốc WalaP-CNN

7.2.3.2. Hiện thực WalaP-CNN trên Vitis HLS

7.2.4. Hiện thực hệ thống RISC-V WalaP-CNN

7.2.4.1. Tinh chỉnh RISC-V BlackParrot

7.2.4.2. Tích hợp BlackParrot WalaP-CNN

7.3. Tiềm năng phát triển

7.3.1. Ứng dụng trong hệ thống hiệu suất cao

7.3.2. Mở rộng thiết bị

7.3.3. Huấn luyện mô hình

7.3.4. Chuyển đổi nền tảng

8. Tài liệu tham khảo

I. Giới thiệu về giải pháp tăng tốc AI trong hệ thống RISC V

Giải pháp tăng tốc AI trong hệ thống RISC-V đang trở thành một chủ đề nóng trong lĩnh vực công nghệ hiện đại. Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), nhu cầu về các bộ xử lý hiệu suất cao ngày càng tăng. Hệ thống RISC-V, với kiến trúc mở và khả năng tùy chỉnh cao, mang lại nhiều cơ hội cho việc phát triển các giải pháp AI hiệu quả. Việc tích hợp AI vào RISC-V không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn giảm thiểu chi phí sản xuất.

1.1. Tầm quan trọng của AI trong hệ thống RISC V

AI đang đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ y tế đến giao thông. Hệ thống RISC-V cung cấp nền tảng linh hoạt cho việc phát triển các ứng dụng AI, cho phép tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng RISC V cho AI

RISC-V mang lại nhiều lợi ích như chi phí thấp, khả năng tùy chỉnh cao và hiệu suất tốt hơn so với các kiến trúc truyền thống. Điều này giúp các nhà phát triển dễ dàng tạo ra các bộ tăng tốc AI phù hợp với nhu cầu cụ thể.

II. Thách thức trong việc tăng tốc AI trên hệ thống RISC V

Mặc dù RISC-V mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc tăng tốc AI trên nền tảng này cũng gặp phải một số thách thức. Các vấn đề như hiệu suất tính toán, tiêu thụ năng lượng và khả năng tương thích với các ứng dụng hiện có cần được giải quyết. Việc tối ưu hóa các thuật toán AI để phù hợp với kiến trúc RISC-V là một trong những thách thức lớn nhất.

2.1. Vấn đề hiệu suất tính toán

Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo hiệu suất tính toán đủ cao để xử lý các tác vụ AI phức tạp. Cần có các giải pháp tối ưu hóa để cải thiện tốc độ xử lý mà không làm giảm chất lượng kết quả.

2.2. Tiêu thụ năng lượng và hiệu suất

Tiêu thụ năng lượng là một yếu tố quan trọng trong thiết kế hệ thống AI. Cần phát triển các phương pháp để giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao.

III. Phương pháp tối ưu hóa hiệu suất AI trong RISC V

Để giải quyết các thách thức trên, nhiều phương pháp tối ưu hóa đã được đề xuất. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các thuật toán học sâu, tối ưu hóa phần cứng và phần mềm, cũng như cải tiến kiến trúc RISC-V để hỗ trợ tốt hơn cho các tác vụ AI.

3.1. Tối ưu hóa thuật toán học sâu

Việc tối ưu hóa các thuật toán học sâu có thể giúp cải thiện hiệu suất tính toán. Các kỹ thuật như giảm độ phức tạp của mô hình và sử dụng các phương pháp huấn luyện hiệu quả hơn sẽ được áp dụng.

3.2. Cải tiến kiến trúc RISC V

Cải tiến kiến trúc RISC-V để hỗ trợ tốt hơn cho các tác vụ AI là rất cần thiết. Việc tích hợp các phần mở rộng hướng dẫn chuyên dụng có thể giúp tăng tốc độ xử lý và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng.

IV. Ứng dụng thực tiễn của giải pháp tăng tốc AI trong RISC V

Giải pháp tăng tốc AI trong hệ thống RISC-V đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ các ứng dụng trong y tế, giao thông đến các hệ thống IoT, RISC-V cho thấy tiềm năng lớn trong việc cải thiện hiệu suất và giảm chi phí.

4.1. Ứng dụng trong y tế

Trong lĩnh vực y tế, RISC-V có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống chẩn đoán thông minh, giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý thông tin.

4.2. Ứng dụng trong giao thông

RISC-V cũng có thể được áp dụng trong các hệ thống giao thông thông minh, giúp tối ưu hóa lưu lượng giao thông và giảm thiểu tai nạn.

V. Kết luận và tương lai của giải pháp tăng tốc AI trong RISC V

Giải pháp tăng tốc AI trong hệ thống RISC-V hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội mới cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, RISC-V có thể trở thành nền tảng chính cho các ứng dụng AI trong tương lai. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất và mở rộng khả năng ứng dụng của RISC-V.

5.1. Tương lai của RISC V trong AI

RISC-V có tiềm năng lớn trong việc phát triển các giải pháp AI hiệu quả hơn. Sự phát triển của các công nghệ mới sẽ tiếp tục thúc đẩy khả năng của RISC-V trong lĩnh vực này.

5.2. Khuyến nghị cho nghiên cứu tiếp theo

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất và khả năng tương thích của RISC-V với các ứng dụng AI hiện có.

Luận văn thạc sĩ: Giải pháp tăng tốc AI trong các hệ thống dựa trên RISC-V