Luận Văn Thạc Sĩ Về Hệ Thống Tăng Tốc Mạng Nơron Học Sâu Trên Nền Tảng FPGA

Trong những năm gần đây, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là trong việc ứng dụng các mạng nơ-ron nhân tạo vào thực tiễn. Tuy nhiên, sự phức tạp và yêu cầu về tính toán của các mạng nơ-ron học sâu ngày càng cao, dẫn đến khó khăn trong việc triển khai trên các thiết bị điện toán biên với nguồn tài nguyên hạn chế. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và hiện thực hóa một hệ thống tăng tốc mạng nơ-ron học sâu trên nền tảng FPGA nhằm cải thiện hiệu suất thực thi. Việc sử dụng FPGA không chỉ giúp giảm thiểu tiêu thụ năng lượng mà còn gia tăng tốc độ xử lý, vượt trội hơn so với các GPU và CPU truyền thống. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một kiến trúc hệ thống có khả năng thực thi các phép toán trong mạng nơ-ron một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Luận văn trình bày các kiến thức nền tảng về mạng nơ-ron nhân tạo, trong đó nhấn mạnh đến mạng nơ-ron tích chập và các kỹ thuật tối ưu hóa để tăng tốc tính toán. Các phương pháp như song song hóa và tái sử dụng dữ liệu được đề xuất để cải thiện hiệu suất. Cụ thể, việc áp dụng thuật toán học máy và các mô hình như MobileNet và EfficientNet cho thấy tiềm năng trong việc giảm thiểu tài nguyên tính toán. Luận văn cũng đề cập đến việc sử dụng FPGA để triển khai các mô hình này, nhấn mạnh đến khả năng hiệu quả năng lượng và tốc độ xử lý cao của chúng. Điều này cho thấy FPGA là một lựa chọn lý tưởng cho việc phát triển các ứng dụng học sâu trên các thiết bị điện toán biên.

Kiến trúc của hệ thống tăng tốc mạng nơ-ron học sâu được thiết kế với các khối chức năng rõ ràng, bao gồm bộ xử lý đa bộ lọc-kênh và các khối xử lý PE. Hệ thống này được xây dựng trên nền tảng FPGA SoC, cho phép tích hợp giữa phần cứng và phần mềm, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tối ưu hóa hiệu suất. Các sơ đồ khối được sử dụng để minh họa cách thức hoạt động của từng thành phần trong hệ thống, từ đó giúp người đọc dễ dàng nắm bắt được nhiệm vụ và vai trò của chúng. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật như xử lý song song và tái sử dụng dữ liệu, hệ thống có khả năng thực hiện các phép tính phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống tăng tốc mạng nơ-ron học sâu trên nền tảng FPGA đạt hiệu suất vượt trội so với các bộ xử lý truyền thống. Cụ thể, thiết kế đã chứng minh khả năng thực thi nhanh hơn bộ xử lý ARM 4 nhân 15.7 lần và bộ xử lý Intel 6 nhân 2 lần. Các kết quả này không chỉ khẳng định tính khả thi của hệ thống mà còn mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng FPGA trong các lĩnh vực yêu cầu xử lý nhanh và hiệu quả. Bên cạnh đó, việc so sánh với các công trình liên quan cho thấy hệ thống đề xuất có những ưu điểm nổi bật, từ đó khẳng định giá trị thực tiễn của nghiên cứu.

Luận văn đã chỉ ra rằng việc tăng tốc các phép toán trong mạng nơ-ron học sâu trên nền tảng FPGA không chỉ khả thi mà còn mang lại hiệu quả cao về tốc độ và tiêu thụ năng lượng. Những kết quả đạt được từ nghiên cứu này có thể được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ và nhiều ứng dụng khác trong thực tiễn. Từ đó, luận văn đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm tối ưu hóa hơn nữa hệ thống và mở rộng khả năng ứng dụng của FPGA trong lĩnh vực học máy.