Đồ án HCMUTE về việc thực hiện mạng nơ ron trên FPGA

Sự phát triển nhanh chóng của học máy và học sâu dẫn đến nhu cầu ngày càng cao về khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn. Các thuật toán mạng nơ ron, đặc biệt là CNN, RNN, và DNN, thường đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn. FPGA, với khả năng lập trình lại và khả năng song song hóa cao, là một giải pháp lý tưởng để tăng tốc các phép tính này. Đồ án này đóng góp vào việc nghiên cứu và ứng dụng FPGA trong lĩnh vực này, giúp giảm thời gian xử lý và tiêu thụ năng lượng của các hệ thống mạng nơ ron tích hợp. Gia tốc phần cứng (hardware acceleration) thông qua FPGA trở thành một xu hướng quan trọng trong việc triển khai các ứng dụng machine learning và deep learning thời gian thực. Việc ánh xạ mạng nơ ron lên FPGA đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả kiến trúc mạng nơ ron lẫn kiến trúc FPGA. Tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên FPGA là một thách thức quan trọng cần được giải quyết để đảm bảo hiệu quả. Đồ án này tập trung vào việc xây dựng một mạng nơ ron đơn giản, cho phép làm rõ các bước thiết kế và triển khai trên FPGA, tạo nền tảng cho các nghiên cứu phức tạp hơn.

Đồ án sử dụng ngôn ngữ mô tả phần cứng VHDL hoặc Verilog để thiết kế và triển khai mạng nơ ron trên FPGA. VHDL (VHSIC Hardware Description Language) hoặc Verilog, là những ngôn ngữ lập trình phần cứng cho phép mô tả chức năng và cấu trúc của mạch điện tử. Việc lựa chọn ngôn ngữ phù hợp phụ thuộc vào kinh nghiệm và yêu cầu của dự án. Thuật toán tối ưu hóa được áp dụng để tối ưu hóa hiệu năng của mạng nơ ron trên FPGA. Xử lý song song (parallel processing) được tận dụng để tăng tốc độ tính toán. Kiến trúc FPGA được phân tích để lựa chọn cấu trúc phù hợp cho việc triển khai mạng nơ ron. Kết quả được mô phỏng và đánh giá, so sánh với kết quả lý thuyết. Đồ án này nhấn mạnh vào khía cạnh thiết kế phần cứng của mạng nơ ron, không chỉ tập trung vào việc chạy thuật toán mà còn tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu năng của hệ thống.

Quá trình thiết kế bao gồm việc lựa chọn kiến trúc mạng nơ ron phù hợp, ví dụ như mạng nơ ron feedforward đơn giản. Sau đó, mô hình toán học được xây dựng, bao gồm các hàm kích hoạt như Sigmoid hay ReLU. Các phép toán số học, đặc biệt là các phép tính dấu chấm động, được thiết kế và tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả trên FPGA. Mã VHDL hoặc Verilog được viết để mô tả mạng nơ ron, bao gồm các module cho mỗi lớp, mỗi neuron, và các kết nối giữa chúng. Phần cứng cần thiết, như bộ nhớ và các khối xử lý, được phân bổ trên FPGA. Quá trình tổng hợp và lập trình được thực hiện sử dụng các công cụ thiết kế FPGA chuyên dụng. Phân tích về thuật toán tối ưu, như việc giảm thiểu số phép toán hoặc sử dụng các cấu trúc phần cứng song song, cũng là một phần quan trọng của quá trình thiết kế này.

Kết quả mô phỏng được phân tích để đánh giá hiệu năng của mạng nơ ron trên FPGA. Các chỉ số quan trọng bao gồm tốc độ xử lý, độ chính xác, và tiêu thụ năng lượng. Kết quả thực nghiệm, nếu có, sẽ được so sánh với kết quả mô phỏng. So sánh hiệu năng với các phương pháp triển khai trên các nền tảng khác, chẳng hạn như CPU hoặc GPU, cũng rất cần thiết để đánh giá hiệu quả của việc sử dụng FPGA. Phân tích về hiệu năng sẽ được trình bày chi tiết, kèm theo các biểu đồ và bảng số liệu. Kết quả thực nghiệm sẽ minh họa tính khả thi và hiệu quả của phương pháp triển khai mạng nơ ron trên FPGA trong đồ án tốt nghiệp HCMUTE này. Phân tích về các hạn chế và hướng cải thiện cũng sẽ được đề cập.

Việc triển khai thành công mạng nơ ron trên FPGA mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn. Các hệ thống nhúng đòi hỏi tính thời gian thực cao, như hệ thống điều khiển robot, ô tô tự lái, và thiết bị y tế, sẽ được hưởng lợi từ việc tăng tốc xử lý của FPGA. Trong lĩnh vực xử lý ảnh và video, FPGA có thể được sử dụng để tăng tốc các thuật toán nhận dạng khuôn mặt, phân loại đối tượng, và xử lý video thời gian thực. Các ứng dụng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng có thể được tăng tốc bằng cách sử dụng FPGA để xử lý các mô hình mạng nơ ron phức tạp. Tối ưu hóa năng lượng là một lợi ích khác của việc sử dụng FPGA trong các ứng dụng di động hoặc nhúng.

Nghiên cứu này có thể được mở rộng bằng cách triển khai các mạng nơ ron phức tạp hơn, như CNN sâu hoặc RNN. Việc nghiên cứu các thuật toán tối ưu hóa nâng cao để giảm thiểu thời gian xử lý và tiêu thụ năng lượng cũng là một hướng phát triển quan trọng. Tích hợp các kỹ thuật xử lý song song hiệu quả hơn để tận dụng tối đa sức mạnh của FPGA cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng. Khám phá các ứng dụng mới của mạng nơ ron trên FPGA trong các lĩnh vực khác nhau là một hướng nghiên cứu hấp dẫn. Việc nghiên cứu kỹ thuật phân tích và đánh giá hiệu năng chi tiết hơn, bao gồm cả các chỉ số về mức độ sử dụng tài nguyên của FPGA, cũng sẽ rất hữu ích.