I. Phát triển bộ tăng tốc
Phát triển bộ tăng tốc là trọng tâm của nghiên cứu này, nhằm cải thiện hiệu suất tính toán cho mạng thần kinh tích chập (CNN). Bộ tăng tốc được thiết kế dựa trên CGRA linh hoạt, một kiến trúc phần cứng có khả năng tái cấu hình, giúp tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu. Nghiên cứu tập trung vào việc tăng tốc các phép toán nhân tích chập, vốn là phần tính toán chiếm nhiều tài nguyên nhất trong CNN. Bằng cách sử dụng CGRA linh hoạt, nghiên cứu hướng đến việc giảm thiểu thời gian xử lý và nâng cao hiệu quả năng lượng.
1.1. Tối ưu hóa phần cứng
Tối ưu hóa phần cứng là một trong những yếu tố then chốt trong việc phát triển bộ tăng tốc. Nghiên cứu đề xuất sử dụng CGRA linh hoạt để tái cấu hình các đơn vị xử lý (PE) nhằm thực hiện các phép nhân tích chập một cách hiệu quả. Việc tối ưu hóa này không chỉ giúp giảm thiểu tài nguyên phần cứng mà còn tăng tốc độ xử lý, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu lớn như nhận diện hình ảnh.
1.2. Kiến trúc tính toán
Kiến trúc tính toán của CGRA linh hoạt được thiết kế để hỗ trợ tính toán song song, giúp tăng tốc độ xử lý của mạng thần kinh tích chập. Nghiên cứu tập trung vào việc tối ưu hóa các đơn vị xử lý (PE) và các kết nối giữa chúng để đảm bảo hiệu suất cao nhất. Kiến trúc này cũng được tích hợp với các công nghệ AI hiện đại, giúp nâng cao khả năng xử lý và nhận diện dữ liệu.
II. Mạng thần kinh tích chập
Mạng thần kinh tích chập (CNN) là một trong những kiến trúc mạng neural phổ biến nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong các ứng dụng nhận diện hình ảnh và xử lý dữ liệu. Nghiên cứu này tập trung vào việc cải thiện hiệu suất của CNN thông qua việc tăng tốc các phép toán nhân tích chập, vốn là phần tính toán chiếm nhiều tài nguyên nhất. Bằng cách sử dụng CGRA linh hoạt, nghiên cứu hướng đến việc giảm thiểu thời gian xử lý và nâng cao hiệu quả năng lượng.
2.1. Lớp tích chập
Lớp tích chập là lớp quan trọng nhất trong mạng thần kinh tích chập, nơi diễn ra các phép toán nhân tích chập giữa dữ liệu đầu vào và các kernel. Nghiên cứu tập trung vào việc tối ưu hóa các phép toán này bằng cách sử dụng CGRA linh hoạt, giúp tăng tốc độ xử lý và giảm thiểu tài nguyên phần cứng. Việc tối ưu hóa này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu lớn như nhận diện hình ảnh.
2.2. Lớp tổng hợp
Lớp tổng hợp đóng vai trò giảm kích thước dữ liệu đầu vào, giúp giảm thiểu số lượng tính toán cần thiết trong các lớp tiếp theo. Nghiên cứu đề xuất sử dụng các phương pháp tổng hợp như Max Pooling và Average Pooling để tối ưu hóa quá trình xử lý. Việc tối ưu hóa này không chỉ giúp giảm thiểu tài nguyên phần cứng mà còn tăng tốc độ xử lý của mạng thần kinh tích chập.
III. CGRA linh hoạt
CGRA linh hoạt là một kiến trúc phần cứng có khả năng tái cấu hình, được sử dụng để tăng tốc các phép toán trong mạng thần kinh tích chập. Nghiên cứu này tập trung vào việc tối ưu hóa CGRA linh hoạt để hỗ trợ tính toán nhân tích chập, giúp tăng tốc độ xử lý và giảm thiểu tài nguyên phần cứng. Kiến trúc này cũng được tích hợp với các công nghệ AI hiện đại, giúp nâng cao khả năng xử lý và nhận diện dữ liệu.
3.1. Kiến trúc tổng quan
Kiến trúc tổng quan của CGRA linh hoạt bao gồm các đơn vị xử lý (PE) và các kết nối giữa chúng, được thiết kế để hỗ trợ tính toán song song. Nghiên cứu tập trung vào việc tối ưu hóa các đơn vị xử lý và các kết nối này để đảm bảo hiệu suất cao nhất. Kiến trúc này cũng được tích hợp với các công nghệ AI hiện đại, giúp nâng cao khả năng xử lý và nhận diện dữ liệu.
3.2. Tích hợp phần cứng phần mềm
Tích hợp phần cứng-phần mềm là một trong những yếu tố then chốt trong việc phát triển CGRA linh hoạt. Nghiên cứu đề xuất sử dụng các công cụ phần mềm như Vivado để mô phỏng và phân tích hiệu suất của CGRA linh hoạt. Việc tích hợp này giúp đảm bảo rằng kiến trúc phần cứng có thể hoạt động hiệu quả với các ứng dụng phần mềm, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu lớn như nhận diện hình ảnh.
