Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển mạnh mẽ, nhu cầu về các bộ tăng tốc AI hiệu quả ngày càng trở nên cấp thiết. Theo dự báo của Gartner, doanh thu chip AI toàn cầu sẽ tăng từ 53 tỷ USD năm 2023 lên 119 tỷ USD vào năm 2027, phản ánh sự bùng nổ trong ứng dụng AI. Các hệ thống AI hiện đại đòi hỏi phần cứng có khả năng xử lý dữ liệu lớn với tốc độ cao, độ chính xác và hiệu quả sử dụng tài nguyên. Trong đó, kiến trúc RISC-V nổi lên như một giải pháp mở, linh hoạt và tiết kiệm chi phí cho việc thiết kế các bộ tăng tốc AI chuyên dụng.

Luận văn tập trung nghiên cứu và phát triển giải pháp tăng tốc AI dựa trên kiến trúc RISC-V, cụ thể là tích hợp mô hình Deep Learning CNN với phương pháp Wallace Tree Adder và Parallel Prefix Adder (WalaP-CNN) trên lõi RISC-V BlackParrot 64-bit đa lõi. Mục tiêu chính là thiết kế một hệ thống phần cứng - phần mềm đồng bộ, tăng tốc tính toán suy luận CNN, ứng dụng trong các hệ thống tính toán biên (Edge Computing) thời gian thực. Nghiên cứu triển khai trên nền tảng FPGA Virtex VC707, sử dụng dataset MNIST với 70,000 mẫu, trong đó 10,000 mẫu dùng để kiểm thử.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cải thiện đáng kể tốc độ xử lý (0,0206 ms/frame), độ chính xác đạt 98,55%, đồng thời tối ưu hóa mức tiêu thụ tài nguyên phần cứng (55%) và hiệu suất tính toán (71 GOPS). Giải pháp này không chỉ nâng cao hiệu suất so với lõi RISC-V gốc mà còn vượt trội hơn các công trình trước đó về thời gian thực thi và độ chính xác, mở ra hướng phát triển tiềm năng cho các ứng dụng IoT hiệu suất cao.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính: trí tuệ nhân tạo (AI) với trọng tâm là học sâu (Deep Learning) và kiến trúc tập lệnh RISC-V.

  1. Lý thuyết AI và Deep Learning:

    • Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) với các thành phần như perceptron, fully-connected layer, convolutional layer và pooling layer.
    • Mô hình CNN (Convolutional Neural Network) được sử dụng để xử lý dữ liệu hình ảnh, tận dụng các đặc tính như tiếp nhận cục bộ và chia sẻ trọng số.
    • Các hàm kích hoạt phi tuyến như ReLU, Sigmoid, Tanh và Softmax giúp mô hình học các đặc trưng phức tạp.
    • Các chỉ số đánh giá mô hình gồm độ chính xác (Accuracy), precision, recall và F1 score.

  2. Kiến trúc RISC-V:

    • RISC-V là kiến trúc tập lệnh mở, mô-đun, có khả năng tùy biến cao, phù hợp cho các thiết kế phần cứng chuyên dụng.
    • Tập lệnh RISC-V bao gồm các định dạng R, I, S, B, U, J với các phần mở rộng tiêu chuẩn như M (nhân chia), A (nguyên tử), F/D (dấu phẩy động), C (nén), V (vector).
    • Lõi RISC-V BlackParrot được chọn do hỗ trợ 64-bit, đa lõi, khả năng boot Linux và ngôn ngữ SystemVerilog dễ đọc, phù hợp cho ứng dụng real-time và edge computing.
    • Wallace Tree Adder và Parallel Prefix Adder được áp dụng để tối ưu hóa phép cộng nhiều toán hạng, giảm độ trễ và tăng tốc độ xử lý.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu:
    Sử dụng dataset MNIST gồm 70,000 ảnh chữ số viết tay, trong đó 60,000 ảnh dùng để huấn luyện và 10,000 ảnh dùng để kiểm thử.

  • Phương pháp phân tích:

    • Phát triển mô hình CNN kết hợp Wallace Tree Adder và Parallel Prefix Adder (WalaP-CNN) để tăng tốc các phép tính tích chập và fully-connected layer.
    • Sử dụng Keras trên nền tảng Google Colab để huấn luyện, xác thực và kiểm thử mô hình CNN.
    • Hiện thực phần cứng bằng ngôn ngữ C/C++ với phương pháp High-Level Synthesis (HLS) qua công cụ Vitis 2023.
    • Tinh chỉnh lõi RISC-V BlackParrot, tích hợp bộ tăng tốc WalaP-CNN, mô phỏng và kiểm thử trên FPGA Virtex VC707 bằng Vivado 2023.
    • Đánh giá hiệu suất thực thi, mức tiêu thụ năng lượng và tài nguyên phần cứng so với lõi RISC-V gốc và các công trình nghiên cứu trước.

  • Timeline nghiên cứu:

    • Giao nhiệm vụ: 15/01/2024
    • Hoàn thành nhiệm vụ: 20/05/2024
    • Bảo vệ luận văn: 18/06/2024

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Độ chính xác mô hình:
    Mô hình WalaP-CNN đạt độ chính xác 98,55% trên bộ dữ liệu MNIST, cao hơn so với các mô hình CNN truyền thống trên cùng dataset.

  2. Tốc độ xử lý:
    Thời gian xử lý trung bình đạt 0,0206 ms/frame, tăng đáng kể so với lõi RISC-V gốc, thể hiện hiệu suất tính toán được cải thiện nhiều lần ở các lớp Convolution, Fully-Connected và Pooling.

  3. Sử dụng tài nguyên phần cứng:
    Mức tiêu thụ tài nguyên FPGA đạt khoảng 55%, cao hơn lõi RISC-V gốc khoảng 1,3 lần do hỗ trợ dữ liệu 32-bit, nhưng vẫn trong giới hạn chấp nhận được.

  4. Hiệu suất tính toán:
    Hệ thống đạt 71 GOPS, vượt trội so với các công trình trước đó, đồng thời duy trì sự cân bằng giữa tốc độ và mức tiêu thụ năng lượng.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc tích hợp bộ tăng tốc AI WalaP-CNN vào lõi RISC-V BlackParrot giúp tăng tốc đáng kể các phép tính CNN mà không làm giảm độ chính xác. Việc sử dụng Wallace Tree Adder kết hợp Parallel Prefix Adder tối ưu hóa phép cộng nhiều toán hạng, giảm độ trễ và tăng tốc độ xử lý. So với các nghiên cứu trước, giải pháp này đạt hiệu suất cao hơn nhờ sự kết hợp đồng bộ giữa phần cứng và phần mềm, đồng thời tận dụng ưu điểm của kiến trúc RISC-V mở và linh hoạt.

Biểu đồ so sánh tốc độ xử lý và độ chính xác giữa WalaP-CNN và lõi RISC-V gốc minh họa rõ sự cải thiện vượt trội. Bảng tổng hợp mức tiêu thụ tài nguyên phần cứng cũng cho thấy sự đánh đổi hợp lý giữa hiệu suất và chi phí tài nguyên.

Ngoài ra, việc hỗ trợ dữ liệu 32-bit floating point giúp duy trì độ chính xác cao, phù hợp với các ứng dụng Edge Computing thời gian thực, mặc dù làm tăng mức sử dụng tài nguyên phần cứng. Điều này phù hợp với xu hướng phát triển chip AI chuyên dụng tiết kiệm năng lượng nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tối ưu hóa thêm phần cứng bộ tăng tốc:
    Tiếp tục nghiên cứu và cải tiến kiến trúc bộ tăng tốc WalaP-CNN để giảm mức tiêu thụ tài nguyên FPGA xuống dưới 50% mà vẫn giữ nguyên hiệu suất, nhằm mở rộng khả năng ứng dụng trên các thiết bị biên có tài nguyên hạn chế. Chủ thể thực hiện: nhóm nghiên cứu phần cứng, thời gian 6 tháng.

  2. Mở rộng hỗ trợ các mô hình Deep Learning khác:
    Phát triển thêm các module tăng tốc cho các mô hình AI phổ biến khác như RNN, LSTM, GAN để đa dạng hóa ứng dụng, đặc biệt trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo dữ liệu. Chủ thể thực hiện: nhóm phần mềm và phần cứng phối hợp, thời gian 9 tháng.

  3. Tích hợp và thử nghiệm trên các nền tảng IoT thực tế:
    Triển khai hệ thống trên các thiết bị IoT biên để đánh giá hiệu quả trong môi trường thực tế, bao gồm các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, phân loại dữ liệu cảm biến. Chủ thể thực hiện: nhóm ứng dụng IoT, thời gian 12 tháng.

  4. Phát triển công cụ hỗ trợ tự động hóa thiết kế và tích hợp:
    Xây dựng bộ công cụ hỗ trợ tự động hóa quá trình thiết kế, tinh chỉnh và tích hợp bộ tăng tốc AI vào các lõi RISC-V khác nhau, giúp rút ngắn thời gian phát triển và tăng tính linh hoạt. Chủ thể thực hiện: nhóm phát triển công cụ, thời gian 6 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và phát triển phần cứng AI:
    Có thể áp dụng kiến thức về thiết kế bộ tăng tốc AI tích hợp RISC-V, đặc biệt trong việc tối ưu hóa hiệu suất và tài nguyên phần cứng.

  2. Kỹ sư phát triển hệ thống nhúng và IoT:
    Tham khảo giải pháp tăng tốc AI cho các thiết bị biên, giúp cải thiện hiệu quả xử lý dữ liệu thời gian thực trong các ứng dụng IoT.

  3. Sinh viên và học viên cao học ngành Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Máy tính:
    Nắm bắt kiến thức về tích hợp phần mềm - phần cứng trong AI, phương pháp High-Level Synthesis và ứng dụng FPGA trong nghiên cứu.

  4. Doanh nghiệp phát triển chip AI và hệ thống nhúng:
    Áp dụng các giải pháp tăng tốc AI dựa trên RISC-V để phát triển sản phẩm tiết kiệm chi phí, hiệu suất cao, phù hợp với xu hướng thị trường.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao chọn kiến trúc RISC-V cho bộ tăng tốc AI?
    RISC-V là kiến trúc mở, mô-đun, cho phép tùy biến tập lệnh để tối ưu cho các tác vụ AI cụ thể. Nó miễn phí, tiết kiệm chi phí cấp phép và hỗ trợ phát triển phần cứng linh hoạt, phù hợp với các ứng dụng Edge Computing.

  2. WalaP-CNN khác gì so với các bộ tăng tốc CNN truyền thống?
    WalaP-CNN kết hợp mô hình CNN với phương pháp Wallace Tree Adder và Parallel Prefix Adder, giúp tăng tốc các phép cộng nhiều toán hạng hiệu quả hơn, giảm độ trễ và tăng tốc độ xử lý trên nền tảng RISC-V đa lõi.

  3. Hiệu suất của hệ thống được đánh giá như thế nào?
    Hệ thống đạt tốc độ xử lý 0,0206 ms/frame, độ chính xác 98,55% trên dataset MNIST, sử dụng tài nguyên FPGA khoảng 55% và hiệu suất tính toán 71 GOPS, vượt trội so với lõi RISC-V gốc và các công trình trước.

  4. Phương pháp High-Level Synthesis (HLS) được sử dụng ra sao?
    HLS cho phép chuyển đổi mã C/C++ sang RTL để hiện thực phần cứng, giúp rút ngắn thời gian phát triển và dễ dàng tinh chỉnh thiết kế bộ tăng tốc AI trên FPGA.

  5. Giải pháp này có thể áp dụng cho các mô hình AI khác không?
    Có thể mở rộng kiến trúc để hỗ trợ các mô hình khác như RNN, LSTM, GAN bằng cách phát triển thêm các module tăng tốc tương ứng, phù hợp với các ứng dụng đa dạng trong AI.

Kết luận

  • Đã thiết kế và hiện thực thành công bộ tăng tốc AI WalaP-CNN tích hợp trên lõi RISC-V BlackParrot 64-bit đa lõi, tăng tốc đáng kể các phép tính CNN.
  • Mô hình đạt độ chính xác 98,55% trên dataset MNIST với tốc độ xử lý 0,0206 ms/frame và hiệu suất 71 GOPS, sử dụng tài nguyên FPGA 55%.
  • Giải pháp vượt trội hơn các công trình trước về thời gian thực thi và độ chính xác, đồng thời duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và tài nguyên.
  • Phương pháp kết hợp phần mềm (Deep Learning) và phần cứng (Wallace Tree Adder, Parallel Prefix Adder) trên nền tảng RISC-V mở mang lại tính linh hoạt và hiệu quả cao.
  • Đề xuất mở rộng nghiên cứu để tối ưu hóa tài nguyên, hỗ trợ các mô hình AI khác và ứng dụng thực tế trong IoT Edge Computing.

Hành động tiếp theo: Khuyến khích các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp ứng dụng giải pháp này để phát triển các hệ thống AI hiệu suất cao, tiết kiệm năng lượng trên nền tảng RISC-V. Đăng ký nhận bản đầy đủ luận văn để khai thác chi tiết kỹ thuật và hướng dẫn triển khai.