21、卷积神经网络加速的硬件/软件协同设计与调度

卷积神经网络加速的硬件/软件协同设计与调度

在当今的计算领域，卷积神经网络（CNN）的应用越来越广泛，如计算机视觉、自然语言处理等。为了实现CNN的高效加速，硬件/软件（HW/SW）协同设计与调度成为了关键技术。本文将深入探讨这两个方面的相关内容。

1. 硬件/软件协同设计

传统的计算机系统架构以中央处理器（CPU）为基础，CPU被广泛应用于执行各种应用程序。然而，随着晶体管尺寸接近单个原子的大小，摩尔定律在现代计算机系统中不再严格适用，CPU的性能提升速度逐渐放缓。同时，内存墙和功耗墙也使得通用计算机系统的性能持续提升变得更加困难。

因此，计算和架构领域逐渐向多核和特定领域架构转变，在片上系统（SoC）或片外集成了多个加速器。这些加速器在执行特定工作负载时发挥着重要作用。特定领域架构的软件通常也会考虑底层硬件进行设计和优化，这对于在硬件资源稀缺的嵌入式系统中实现高性能和高能效至关重要。

硬件/软件协同设计的概念在20世纪90年代出现，它本质上是对复杂电子系统的硬件和软件组件进行并发设计。其目标是利用硬件和软件之间的协同作用，优化并满足最终产品的设计约束，如成本、性能、功耗、能量和可靠性等。

在硬件/软件协同设计中，系统设计时会根据设计要求将任务、功能和系统的各个方面划分为硬件和软件组件。软件提供灵活性和可编程性，而硬件则用于优化产品生命周期内不需要更改的系统方面。现代的硬件/软件协同设计技术主要针对SoC设计，将通用微处理器/CPU、数字信号处理器（DSP）、可编程逻辑（FPGA）、专用集成电路（ASIC）内核、内存块、外设和互连总线集成在一个芯片上。

对于CNN加速，硬件/软件协同设计至关重要。在设计CNN计算系统时，可以将CNN中的某些任务卸载到硬件上。例如，由于CPU不适合处理数据并行工作负载，通用矩阵乘法（GEMM）任务可以卸载到专用硬件加速器上，而其他任务则可以在CPU上以软件形式执行。通过这种任务卸载，与仅在CPU上进行软件执行的系统相比，CNN执行的性能和能效将得到显著提升。同时，在软件方面，利用任务级并行性进行任务调度也有助于提高性能。

下面是传统CPU设计与执行和硬件/软件协同设计与执行的对比：
| 设计类型 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 传统CPU设计与执行 | 所有CNN任务由CPU执行，缺乏并行性，性能和能效较低 |
| 硬件/软件协同设计与执行 | CNN任务被划分为子任务，部分由硬件加速器执行，部分由CPU上的软件执行，可实现并行处理，提高性能和能效 |

2. 认知物联网案例研究

认知物联网（Cognitive IoT）是硬件/软件协同设计在CNN加速中的一个典型案例。许多物联网应用不仅要求物联网设备执行计算密集型任务，还要求它们能够自主学习、思考和理解物理和社会世界。认知物联网为当前的物联网配备了一个“大脑”，以实现高级智能。它能够在最少的人工干预和监督下完成各种应用任务，如资源控制、推理和决策，从而节省人力并提高资源利用率。

认知物联网架构通常由主机处理器和多个低功耗接口处理器组成。主机处理器包括应用处理器、协处理器和加速器，低功耗接口处理器负责从传感器收集数据并控制执行器。认知引擎是认知物联网架构的核心组件，它实现了各种深度学习加速器，如CNN、循环神经网络（RNN）和多层感知器（MLP）。认知引擎有助于物联网设备进行各种认知任务，如对感测数据进行原位分析、本地资源管理、推理、决策和响应计算。

随着物联网的网络物理和视觉应用不断增加，CNN成为认知引擎中实现实时目标检测和分类的重要组成部分。为了实现高效的设备端CNN推理，通常使用基于硬件的CNN推理引擎，而不是通用CPU或图形处理单元（GPU）。同时，控制硬件的软件也对系统的性能、能效和成本有着重要影响。

对于认知物联网计算平台，使用ASIC实现认知引擎可以实现更好的优化，但ASIC缺乏灵活性，难以适应新的认知引擎。相比之下，现场可编程门阵列系统级芯片（FPGA-SoC）配备了可编程逻辑、CPU和其他硬知识产权（IP），具有可重构性、灵活性、成本效益和更快的上市时间等优点，是一个有吸引力的平台。

成本效率是考虑在物联网设备中采用设备端CNN推理架构的重要指标。一个架构或实现如果在性能和能效约束下需要的资源比其他架构或实现更少，则被认为是具有成本效益的。虽然已经有许多关于FPGA平台上快速高效CNN推理的研究和提案，但实现的成本效率往往被忽视，这可能导致这些设计在低功耗和资源受限的认知物联网中不可行。

设计的认知物联网硬件也可以得到软件的支持。例如，软件可以对底层硬件资源进行调度，以提高硬件资源利用率。此外，操作系统也可以提供支持，以满足具有严格截止日期的物联网应用的实时约束。

3. 硬件/软件协同设计的最新进展

许多最近的CNN推理引擎都采用了硬件/软件协同设计。以下是一些具体的进展：
- Sugimoto等人 ：提出了一种使用通用矩阵乘法（GEMM）硬件加速卷积层执行的方法，同时在软件中实现图像到列（im2col）操作。
- Qiu等人 ：通过动态数据量化和卷积器设计提出了一种加速技术，提高了嵌入式FPGA平台的带宽和资源利用率。
- Meloni等人 ：提出了一种在基于Zynq的FPGA-SoC平台上同时利用硬件加速器和嵌入式CPU的新方法。该方法利用可编程阵列中实现的16位定点卷积引擎和ARM CPU的NEON单元来处理卷积层，并通过软件框架协调整个卷积层的处理。
- Zhong等人 ：提出了一个统一的框架，用于在异构嵌入式平台上加速CNN。该框架利用GEMM硬件和多线程技术，有效隐藏了延迟。
- 某研究团队 ：提出了一种用于资源受限认知物联网设备的成本高效的设备端CNN推理的硬件/软件协同设计方法。该方法利用CNN硬件加速器作为主要硬件部分，并在软件方面提出并实现了两个重要的软件级支持机制：高效的通道划分和输入/权重分配，以及前端（如输入数据传输、im2col和MAC）和后端（如偏置加法和激活）的流水线执行。实验结果表明，与使用具有NEON架构扩展的CPU以及仅将GEMM卸载到硬件加速器的实现相比，基于FPGA的实现在响应时间和能耗方面具有明显优势。

下面是硬件/软件协同设计的流程：

graph LR
    A[确定设计要求] --> B[划分任务和功能]
    B --> C[选择硬件和软件组件]
    C --> D[设计硬件和软件]
    D --> E[进行任务分配和调度]
    E --> F[优化和验证]

4. 硬件/软件协同调度

尽管已经提出了许多用于CNN的硬件加速器和算法改进，但在资源受限的边缘系统中实现高效的CNN推理仍然是一项艰巨的任务。现代SoC通常用于许多资源受限的边缘系统，其中集成了许多不同的硬件IP以支持广泛的任务。最近，CNN加速器也被作为硬件IP集成到现代边缘设备和服务器中。

在这种环境下进行CNN推理时，主CPU通过基于直接内存访问（DMA）的数据传输触发CNN加速器。大多数情况下，CNN加速器可以比CPU或其他硬件IP更快地执行CNN推理。然而，在大多数当代的CNN加速系统中，除CNN加速器外的CPU或其他硬件IP在CNN推理期间处于空闲状态。这些空闲的硬件资源可以被利用来与CNN加速器一起加速CNN推理。例如，嵌入式平台中的典型CPU可以执行矩阵 - 向量运算，通过SIMD支持可以使这些运算更快。因此，可以利用CPU中的空闲硬件资源执行一部分CNN推理任务，从而使CNN推理比仅使用CNN加速器更快。

硬件/软件协同调度是指在硬件和软件（CPU）上调度任务的过程。对于CNN加速，在CNN硬件加速器和CPU上调度和执行CNN推理任务/子任务以分担CNN加速的工作负载，从而提高性能的概念被称为CNN加速的硬件/软件协同调度。

为了在基于智能SoC的平台上高效利用硬件资源，一个重要的设计决策是如何以负载平衡的方式分配CNN推理任务。CNN推理的“理想负载平衡”意味着以最大化多个硬件资源利用率的方式分配CNN任务。这种任务分配还可以减少在多个不同硬件资源上执行并行任务时SoC硬件资源的空闲时间。在进行CNN推理的负载平衡时，一个重要的指标是相对性能比（RPR），它是各种硬件资源之间性能的比率。对于两个资源A和B，RPR定义为A相对于B的性能，即RPR = PerfA / PerfB，其中PerfA和PerfB分别表示A和B的性能。负载不平衡会导致各种硬件资源出现空闲时间，从而导致硬件资源利用率低下。因此，为了最小化SoC平台中的负载不平衡（即最小化硬件资源的空闲时间），需要在考虑相对性能比的基础上，以精细的粒度仔细考虑任务分配。

5. 硬件/软件协同调度的最新进展

最近的研究主要集中在SoC平台上CNN工作负载与各种硬件IP的协同调度。以下是一些具体的进展：
- Zhong等人 ：提出了一个在执行CNN推理时利用SoC中异构硬件资源的框架。该框架利用CPU（带有SIMD引擎）和加速器来加速不同图像帧的多个卷积层执行。
- 某研究团队 ：提出了一种通过划分一批图像来利用CPU、GPU和硬件加速器进行CNN加速的技术。该技术利用屋顶线模型划分图像，并将划分后的图像分配给CPU、GPU和FPGA加速器，以实现高效的CNN加速。
- 某研究团队 ：提出了一种用于多CNN加速的任务分配技术，该技术利用多个深度学习处理单元（DPU）进行CNN推理，而CPU负责任务初始化。
- Meloni等人 ：提出了一种同时利用基于FPGA的加速器和CPU进行CNN推理的技术。该技术将卷积操作卸载到FPGA加速器上，而CNN的其他部分（如全连接层或捷径连接等）在CPU上执行。虽然该技术可以通过利用CPU和FPGA加速器提高CNN推理的吞吐量，但由于任务分配的粒度仍然较大（例如按层划分），很难充分利用硬件加速器和CPU，并且由于粗粒度划分，硬件资源很可能出现空闲期，导致吞吐量损失。
- 某研究团队 ：提出了一种利用CPU和GPU进行单层加速的技术。该技术以固定比例（如0.25、0.5和0.75）分配输出通道。
- 某研究团队 ：提出了一种通过CPU和基于FPGA的加速器之间的协作来加速内存流式工作负载（如内存到内存的数据传输，可能包含简单的算术运算，如内存复制、加法、缩放和三元运算）的技术。虽然该技术可以加速1×1卷积运算，但在加速N×N（N > 1）卷积运算时存在局限性。

之前提出的针对CNN推理的异构硬件利用方法使用了多个可用资源，但这些方法只能在同时执行多个CNN推理时使用，因此其适用性受到限制。此外，这些方法采用的粗粒度任务划分在资源受限的边缘设备中可能效果不佳，因为在边缘设备中很少同时执行大量图像。

而最近提出的一种硬件/软件协同调度技术可以应用于单个卷积层的加速，与之前的技术相比具有更广泛的适用性。该技术采用了更细粒度的方法，将单个卷积层的输出通道分配给加速器和CPU，更适合资源受限的边缘设备。此外，该技术基于更细粒度的任务分配（即卷积层中的CNN输出通道），因此加速器和CPU更有可能保持忙碌状态。最后，准确的延迟估计可以指导任务以负载平衡的方式分配给加速器和CPU，从而在执行卷积层操作时最小化硬件资源的空闲时间。

综上所述，硬件/软件协同设计和调度在CNN加速中具有重要作用，未来的研究可以进一步探索如何更好地利用硬件和软件资源，提高CNN推理的性能和能效。

卷积神经网络加速的硬件/软件协同设计与调度

6. 硬件/软件协同设计与调度的优势总结

为了更清晰地展示硬件/软件协同设计与调度在CNN加速中的优势，我们将其进行详细总结，如下表所示：
| 优势类型 | 具体描述 |
| ---- | ---- |
| 性能提升 | 通过将部分任务卸载到硬件加速器，实现并行处理，提高CNN推理速度；利用任务级并行性进行软件调度，进一步提升性能 |
| 能效优化 | 合理分配任务到硬件和软件，避免CPU的过度使用，降低功耗，提高能量效率 |
| 灵活性与可重构性 | 软件提供灵活性和可编程性，硬件可根据需求进行优化；FPGA - SoC等平台具有可重构性，能适应不同的CNN模型和任务 |
| 成本效益 | 在满足性能和能效要求的前提下，减少所需资源，降低成本；尤其适用于资源受限的边缘设备 |

7. 关键技术指标分析

在硬件/软件协同设计与调度中，有几个关键技术指标对系统性能起着重要作用，下面我们对其进行详细分析：
- 相对性能比（RPR） ：在硬件/软件协同调度中，相对性能比是衡量不同硬件资源性能差异的重要指标。通过计算不同资源之间的RPR，可以更合理地分配CNN推理任务，实现负载平衡。例如，当RPR值较大时，说明一个资源的性能明显优于另一个资源，在任务分配时可以适当增加该资源的工作量。
- 成本效率 ：成本效率是评估硬件/软件协同设计方案可行性的重要指标。在实际应用中，尤其是在物联网等资源受限的场景中，需要在性能和能效的约束下，选择资源需求较少的架构或实现方式，以降低成本。

8. 应用场景分析

硬件/软件协同设计与调度在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 物联网 ：在物联网设备中，资源通常较为有限，需要高效的CNN推理来实现智能感知和决策。硬件/软件协同设计与调度可以在保证性能的前提下，降低功耗和成本，适用于各种物联网应用，如智能家居、智能农业、智能城市等。
- 边缘计算 ：边缘计算要求在靠近数据源的地方进行数据处理和分析，以减少数据传输延迟。硬件/软件协同设计与调度可以充分利用边缘设备的硬件资源，实现高效的CNN推理，提高边缘计算的性能和响应速度。

下面是硬件/软件协同设计与调度在不同应用场景中的应用流程：

graph LR
    A[确定应用场景] --> B[分析资源需求]
    B --> C[选择合适的硬件和软件组件]
    C --> D[进行任务分配和调度]
    D --> E[执行CNN推理]
    E --> F[评估性能和成本]
    F --> G{是否满足要求}
    G -- 是 --> H[应用部署]
    G -- 否 --> C

9. 未来发展趋势

随着技术的不断发展，硬件/软件协同设计与调度在CNN加速领域也将呈现出一些新的发展趋势：
- 更细粒度的任务划分 ：未来的技术将进一步细化任务划分的粒度，不仅局限于层或通道，可能会深入到更微观的层面，以更好地利用硬件资源，提高性能和能效。
- 智能化的调度算法 ：引入人工智能和机器学习算法，实现智能化的任务调度。通过对硬件资源的实时监测和分析，自动调整任务分配策略，以适应不同的工作负载和环境变化。
- 硬件和软件的深度融合 ：未来的硬件和软件将更加紧密地融合，形成一体化的设计。硬件将针对特定的软件算法进行优化，软件也将更好地利用硬件的特性，实现更高的性能和效率。

10. 总结

硬件/软件协同设计与调度是实现CNN高效加速的关键技术。通过合理划分任务、优化资源分配和调度，可以显著提高CNN推理的性能和能效，同时降低成本。在实际应用中，需要根据不同的场景和需求，选择合适的硬件和软件组件，并采用有效的任务分配和调度策略。未来，随着技术的不断进步，硬件/软件协同设计与调度将在更多领域得到广泛应用，并不断推动CNN技术的发展。

为了帮助读者更好地理解硬件/软件协同设计与调度的关键要点，我们将其总结为以下列表：
1. 明确硬件/软件协同设计与调度的概念和目标，即利用硬件和软件的协同作用，优化CNN推理的性能、能效和成本。
2. 掌握任务划分的方法和原则，根据硬件和软件的特点，将CNN任务合理分配到不同的组件中。
3. 了解关键技术指标，如相对性能比和成本效率，在设计和调度过程中进行综合考虑。
4. 关注应用场景的需求，选择合适的硬件平台和软件算法，以实现最佳的性能和效果。
5. 关注未来发展趋势，不断学习和应用新的技术，以适应不断变化的市场和技术环境。