BraggHLS: 低遅延深層ニューラルネットワークのための高レベル合成による実験科学

高エネルギー物理学、材料科学、宇宙論などの多くの実験駆動型科学分野では、高データレートの実験がデータ取得システムに厳しい制約を課します: 収集されたデータは、ポストプロセッシングと分析のために無差別に保存される必要があり、これにより大容量のストレージが必要になるか、リアルタイムで正確にフィルタリングされる必要があり、これにより低遅延処理が必要になります。深層ニューラルネットワークは、他のフィルタリングタスクでは効果的ですが、設計と展開の困難さから、このようなデータ取得システムでは広く採用されていません。私たちは、高レベル合成技術に基づいて、深層ニューラルネットワークの高レベル表現を、フィールドプログラマブルゲートアレイなどの近傍センサーデバイスに展開可能な低レベル表現に変換する、プロプライエタリな依存関係のないオープンソースの軽量コンパイラフレームワークBraggHLSを紹介します。さまざまなワークロードに対してBraggHLSを評価し、高エネルギー回折顕微鏡の文脈におけるBraggピーク検出のための深層ニューラルネットワークのケーススタディ実装を提示します。BraggHLSは、既存の実装と比べて約4倍の改善に相当する、スループット4.8µs/sampleのネットワーク実装を生成できることを示します。