Architectures intermédiaires pour l'inférence et l'entraînement de réseaux de neurones embarqués

Les bonds prodigieux des cinq dernires annacimes en学徒自动指向世界où l'intelligence artificielle aura one发生率granddissante dans nos vies。重要的是，这些数据表明，在长期的探索中，在计算数据的过程中，使用了算法。complimter la racimcivolution de l' apprentice machine（学徒机器）和contratres res disposidts（学徒机器）。embarques qui apprentice（学徒机器）和embarques qui monde qui les entoure（随从人员）。我有很多选择，比如，执行，交换交换，交换交换，交换交换，交换交换。传统的CPU模式和便捷的管理模式是最重要的。GPU资本主义在计算上是平行的。独立的，较低的效率，它的<s:2> <s:2>和/或其他的<s:2>和/或其他的<s:2>和/或其他的适应，<s:2>和/或其他的应用，例如：低电压测量电路（ASIC）具有较低的性能，主要用于低电压测量，低电压测量，低电压测量，低电压测量，低电压测量，低电压测量，低电压测量。FPGA组件提供的数据不会影响系统的整体性能，也不会影响系统的整体性能，也不会影响系统的整体性能，也不会影响GPU的整体性能。在此基础上，我们提出了两个基本问题：(1)生产力问题（生产力问题）、GPU问题（dizaines de minutes pour implicementer un algorithm）、FPGA问题（生产力问题）、重构问题（时延问题）（周期合成<e:1>问题）和路由问题（时延问题）（时延过高）。在较浅的问题之后，将结构中的intermsamdiaires（覆盖）和samdiaires（覆盖）合并在一起。unfpga peut （être vu）提供了一种架构，可用于交换交换模块、交换表（LUT）和乘法器。一种结构形式的过渡过渡过渡，包括单元过渡过渡和复合过渡过渡，以及混合过渡过渡和过渡过渡。一个体系结构在编译器上的过渡，一个应用程序在体系结构上的过渡。研究方案建议：在概念、实施、编程和重新配置方面进行改进；在结构方面，在信息和通信方面进行改进；在信息和通信方面进行改进；在神经和通讯方面进行改进。“方案目标”包括“新结构的发展”、“过渡的结构的发展”、“计算的结构的发展”、“新概念的发展”、“新结构的发展”、“新结构的发展”、“支持新结构的发展”。L'atteinte de cets目标促进了所有的交换和交换，例如，交换和交换，交换和交换，交换和交换，交换和交换，交换和交换，交换和交换，交换和交换，交换和交换，交换和交换。

Les bonds prodigieux des cinq dernières années en apprentissage automatique pointent vers un monde où l'intelligence artificielle aura une incidence grandissante dans nos vies. Pourtant, ces réalisations impressionnantes sont souvent le résultat de longues explorations algorithmiques par des serveurs de calcul très énergivores. Compléter la révolution de l'apprentissage machine nécessitera l'accès à des dispositifs embarqués qui apprendront par eux-mêmes à partir du monde qui les entoure : téléphones intelligents, lunettes, jouets, montres, drones, robots, informatique vestimentaire et véhicules autonomes.Il y a plusieurs choix pour l'implémentation de l'inférence et de l'apprentissage pour des réseaux de neurones. Les CPU traditionnels ne conviennent pas à la tâche dès que la charge de traitement est importante. Les GPU capitalisent sur la parallélisation des calculs. Cependant, leur efficacité énergétique laisse à désirer et les rend mal adaptés à des applications embarquées. Les circuits sur mesure (ASIC) sont les plus performants, mais ils souffrent de coûts non récurrents faramineux et de longs délais de développement. Les FPGA semblent offrir un compromis idéal : ils ont un faible coût unitaire, offrent un grand parallélisme et consomment peu de puissance par rapport aux GPU. Cependant, ils souffrent de deux problèmes principaux : (1) la productivité atteinte avec les GPU (dizaines de minutes pour implémenter un algorithme) est beaucoup plus grande que celle avec les FPGA (dizaines d'heures) et (2) la latence de reconfiguration (cycle synthèse-placement-routage) peut être excessive.Les architectures intermédiaires (overlays) ont été proposées afin de pallier ces problèmes. Un FPGA peut être vu comme une architecture intermédiaire à grain très fin : bascules, tables de conversion (LUT) et multiplieurs. Une architecture intermédiaire à grain grossier comporte des unités de traitement plus complexes et mieux adaptées à une classe d'applications. Une architecture intermédiaire nécessite un compilateur pour porter une application vers l'architecture. Le programme de recherche proposé s'attaquera donc au problème de la conception, de l'implémentation, de la programmation et de la reconfiguration rapide d'architectures intermédiaires pour l'inférence et l'entraînement de réseaux de neurones embarqués.Les objectifs du programme incluent le développement de nouvelles architectures intermédiaires et d'outils de conception appropriés, la proposition de nouvelles structures de calcul et d'entreposage, puis la conception de nouveaux supports matériels pour ces architectures. L'atteinte de ces objectifs facilitera le déploiement d'applications d'apprentissage machine dans des systèmes embarqués indépendants et démocratisera l'accès au développement de ces applications, qui est présentement réservé à quelques initiés hautement spécialisés.