Optimizing for adaptive CNNs on FPGAs : a multi-level approach

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Korol, Guilherme Dos Santos
• Orientador(a): Beck Filho, Antonio Carlos Schneider
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Rede neural profunda; FPGA; Internet das coisas; Sistemas inteligentes; Redes neurais convolucionais
• Palavras-chave em Inglês: Adaptive inference; IoT-edge continuum
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/276483

O Aprendizado Profundo, e especialmente as Redes Neurais Profundas (DNN), impulsiona a revolução da Internet das Coisas (IoT). Com componentes inteligentes que interagem com outros dispositivos, aplicações que vão desde cidades inteligentes até saúde e dispositivos wearable permeiam nossa vida cotidiana. Para atender aos requisitos de latência e privacidade nesse novo domínio, tarefas de DNN têm migrado para a borda, onde dispositivos IoT podem transferir o processamento da inferência para servidores locais de borda. O processamento no contínuo IoT-borda apresenta uma alternativa ao processamento em nuvem, que pode consumir mais energia, tempo de comunicação e exposição dos dados. Nesse contexto, soluções de hardware inovadoras também têm sido exploradas para acelerar as operações das DNNs, proporcionando ganhos significativos de eficiência. Por exemplo, FPGAs oferecem custos não-recorrentes de engenharia relativamente baixos e procesamento com boa flexibilidade/programabilidade e eficiência energética. No entanto, depender exclusivamente de novos dispositivos de hardware não será suficiente para lidar com o aumento constante das demandas computacionais, forçando-nos a considerar o problema de múltiplas perspectivas: desde otimizações ao nível do hardware até ao algoritmo. Um caso de uso representativo são as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) usadas em muitas aplicações IoT. Ao passo que podemos trocar a carga computacional da CNN por qualidade com otimizações ao nível do algoritmo como a quantização, poda e a early-exit, também é possível otimizar o hardware acelerando a inferência com, por exemplo, Síntese de Alto-Nível ou até mesmo compartilhar a carga entre vários nodos com offloading. Nesta tese, argumentamos que todos os eixos devem ser juntamente considerados para otimizar a inferência, pois eles se influenciam mutuamente e podem ser explorados para criar um espaço de projeto unificado e abrangente. Além disso, dado que o contínuo IoT-borda é altamente heterogêneo, com múltiplas aplicações concorrentes, cargas de trabalho variáveis e ambientes diversos, devemos realizar tais otimizações de forma dinâmica para adaptar o processamento aos requisitos atuais. Esta tese apresenta uma ferramenta para combinar tais otimizações em vários níveis e explorá-las dinamicamente para oferecer processamento de inferência eficiente por todo o contínuo IoT-borda.