(公开版)贵笔骋础エクストリームコンピューティング2017
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FPGAエクストリームコンピューティング2017 でしゃべったときに使ったスライドです。FPGAでランダムフォレストを作ると、GPU版よりも速かったこと。ディープラーニングとランダムフォレストの比較もしました。
![RFのアプリケーション
? Key point matching [Lepetit et al., 2006]
? Object detector [Shotton et al., 2008][Gall et al., 2011]
? Hand written character recognition [Amit&Geman, 1997]
? Visual word clustering
[Moosmann et al.,2006]
? Pose recognition
[Yamashita et al., 2010]
? Human detector
[Mitsui et al., 2011]
[Dahang et al., 2012]
? Human pose estimation
[Shotton 2011]
13](https://image.slidesharecdn.com/fpgax2017rfonfpga-170926023739/85/FPGA-2017-13-320.jpg)
![scikit-learn を使ったコード?成
? 内部のデータ構造にアクセス→再帰的にコード?成
18
Tree?1 Tree?2 Tree?n
C1
C2
C1
Voter
C1?(Class)
Input
...
len(model.estimators_)?…??の個数
model.estimators_[i]?…?i番?の?にアクセス
以降,?tree?=?model.estimators_[i]?として
tree.tree_.children_left
tree.tree_.children_right
→?の?ノードにアクセス,?再帰的に
アクセス可能
tree.tree_.threshold …?現時点のしきい値
tree.tree_.feature … ?の??変数リスト
tree.tree_.value … 認識したクラスインデックス](https://image.slidesharecdn.com/fpgax2017rfonfpga-170926023739/85/FPGA-2017-18-320.jpg)
![短精度ビット?と分類精度
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
40.0
45.0
6 7 8 9 10 11 12 13 14
Misclassification?Rate?[%]
n‐bit?Fixd?Point?Precision
Dermatology
Arrhythmia
Contraceptive?Method?Choice
Glass?Identification
Hayes‐Roth
Hepatitis
Ionosphere
Iris
24](https://image.slidesharecdn.com/fpgax2017rfonfpga-170926023739/85/FPGA-2017-24-320.jpg)
![時分割によるリソース共有
__kernel?int RF(?
__global?float?X1,?X2,?X3){
(fetch?inputs)
for(?int i =?0;?i <?2;?i++){
if(?i ==?0)?class?=?tree1(X1,X2,X3);
else?class?=?tree2(X1,X2,X3);
voting[class]++;?//?voter
}
}
..
X1
X2
X2
*
c1?c4
Voter
*
X3
c2?c4
c3?c5 c3?c6
26](https://image.slidesharecdn.com/fpgax2017rfonfpga-170926023739/85/FPGA-2017-26-320.jpg)
![ループ展開による
スループット向上
__kernel?int RF(?
__global?float?X1,X2,X3){
(fetch?inputs)
#pragma?unroll?2
for(?int i =?0;?i <?2;?i++){
if(?i ==?0)?class?=?tree1(X1,X2,X3);
else?class?=?tree2(X1,X2,X3);
voting[class]++;?//?voter
}
}
..
X1?X2?X3
c3
c1 c2
c4
c5???c6
Voter
Voter
Register
27](https://image.slidesharecdn.com/fpgax2017rfonfpga-170926023739/85/FPGA-2017-27-320.jpg)
![Deep Forestへ拡張
? Sliding Window + Cascaded Forestの組合せ
36
Z.H.Zhou,?J.Feng,?“Deep?Forest:?Towards?An?Alternative?to?Deep?Neural?
Networks,”arXiv:1702.08835,?[v2]?Wed,?31?May?2017.](https://image.slidesharecdn.com/fpgax2017rfonfpga-170926023739/85/FPGA-2017-36-320.jpg)
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- 8. 分類? (Decision Tree) ? 特徴マップを分類する, 弱学習器といわれる 1.00 0.53 0.29 0.00 0.09 0.63 0.71 1.00 C1 C2 C1 C 1 C2 C1 X1 X2 X2<0.53? X2<0.29? X1<0.09? X1<0.63? X1<0.71? Y N N NN NY Y Y Y C1 C1C2 C1C2 C1 8
- 9. 分類?の学習 ? ランダムにサンプリング ? エントロピーが最?になるように再帰的に分割 9 1.00 0.53 0.29 0.00 0.09 0.63 0.71 1.00 C1 C2 C1 C 1 C2 C1 X1 X2 X2<0.53? X2<0.29? X1<0.09? X1<0.63? X1<0.71? Y N N NN NY Y Y Y C1 C1C2 C1C2 C1
- 11. バイアスとバリアンス 11 バイアス?? バリアンス?? バイアス?? バリアンス?? ? バイアス→モデルの単純さによる誤差 ? ノイズに強いが, 複雑な表現はできない: SVM, 最?2乗法 ? バリアンス→学習データの違いによる誤差 ? 過学習しがち, 複雑な表現可能: Neural Network, 決定? →集団(アンサンブル)学習によりバリアンスを下げる
- 12. Random Forest (RF) ? アンサンブル学習の?種 ? 複数の分類?（弱学習器）で構成 ? クラス分類と回帰が可能 12 Tree?1 Tree?2 Tree?n C1 C2 C1 Voter C1?(Class) InputX1<0.53? X3<0.71? X2<0.63? X2<0.63? X3<0.72? Y N N NN NY Y Y Y C1 C1C2 C1C3 C1 Tree?1 Binary?Decision?Tree?(BDT) Random?Forest ...
- 13. RFのアプリケーション ? Key point matching [Lepetit et al., 2006] ? Object detector [Shotton et al., 2008][Gall et al., 2011] ? Hand written character recognition [Amit&Geman, 1997] ? Visual word clustering [Moosmann et al.,2006] ? Pose recognition [Yamashita et al., 2010] ? Human detector [Mitsui et al., 2011] [Dahang et al., 2012] ? Human pose estimation [Shotton 2011] 13
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- 19. ?成されたコード ? if-then-else形式で出? 19 Tree?1 Tree?2 Tree?n C1 C2 C1 Voter C1?(Class) Input ...
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- 23. 短精度整数演算 float?X1,?X2; (set?inputs) result?=?tree(X1,?X2); __kernel?int tree(? __global?const float?X1,? __global?float?X2){ (fetch?inputs) if(?X2?<?0.53){ if(?X2?<?0.29){ return?C1; }?else?{ if(?X1?<?0.63){ return?C2; }?else?{ return?C1; } } ... int X; (set?inputs) result?=?tree(X?&?0x3FFF,? (X?>>?16)?&?0x3FFF); __kernel?int tree(? __global?const int X1,? __global?int X2){ (fetch?inputs) if(?X2?<?4341){?//?0.53*213 if(?X2?<?2375){?//?0.29*213 return?C1; }?else?{ if(?X1?<?5160){?//?0.63*213 return?C2; }?else?{ return?C1; } } .. Host Program Kernel Program 23
- 24. 短精度ビット?と分類精度 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 40.0 45.0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Misclassification?Rate?[%] n‐bit?Fixd?Point?Precision Dermatology Arrhythmia Contraceptive?Method?Choice Glass?Identification Hayes‐Roth Hepatitis Ionosphere Iris 24
- 25. 分類?の実現 X1 X2 c1 c2 c3 X2 c4 X3 c5 c6 Tree1 Tree2 X1 X2 X2 X3 c3 c1 c2 c4 c5???c6 Tree1 Tree2 25
- 26. 時分割によるリソース共有 __kernel?int RF(? __global?float?X1,?X2,?X3){ (fetch?inputs) for(?int i =?0;?i <?2;?i++){ if(?i ==?0)?class?=?tree1(X1,X2,X3); else?class?=?tree2(X1,X2,X3); voting[class]++;?//?voter } } .. X1 X2 X2 * c1?c4 Voter * X3 c2?c4 c3?c5 c3?c6 26
- 27. ループ展開による スループット向上 __kernel?int RF(? __global?float?X1,X2,X3){ (fetch?inputs) #pragma?unroll?2 for(?int i =?0;?i <?2;?i++){ if(?i ==?0)?class?=?tree1(X1,X2,X3); else?class?=?tree2(X1,X2,X3); voting[class]++;?//?voter } } .. X1?X2?X3 c3 c1 c2 c4 c5???c6 Voter Voter Register 27
- 28. 実験結果 28
- 29. 実験?法 Pre‐learned Random Forest C‐ Code CUDA Code Binary Binary CPU GPU Cython gcc CUDAT nvcc Binary Host PC 29
- 30. 他のプラットフォームとの?較 ? Implemented RF following devices ? CPU: Intel Core i7 650 ? GPU: NVIDIA GeForce GTX Titan ? FPGA: Terasic DE5-NET ? Measure dynamic power including the host PC ? Test bench: 10,000 random vectors ? Execution time including communication time between the host PC and devices 30 GPU FPGA
- 31. GPU, CPUとの?較 31 GPU@86W GeForce Titan CPU@13W Xeon?(R)?E5607 FPGA@15W Stratix V?A7 Name LPS LPS/W LPS LPS/W LPS LPS/W Dermatology 336.2 3.9 211.6 16.3 3221.2 214.7 Contraceptive? Method 521.9 6.1 286.4 22.0 10924.3 728.3 Glass? Identification 726.7 8.5 587.5 45.2 6442.3 429.5 Hayes‐Roth 1512.9 17.6 1165.5 89.7 12884.6 859.0 Hepatitis 739.1 8.6 662.7 51.0 8209.9 547.3 Ionosphere 821.0 9.5 595.9 45.8 9663.5 644.2 Iris 446.6 5.2 436.7 33.6 4831.7 322.1 LPS: 1秒間に検索できるデータ数
- 32. FPGAに適した計算法 ? ×ホストやオフチップメモリを頻繁にアクセス ? GPUやCPUと?較して帯域が１桁狭い ? ○外部I/Oやオンチップメモリを利? FPGAFPGA |||||||| DDRDDR DDRDDR I/OI/O I/OI/O FPGAFPGA |||||||| DDRDDR DDRDDR I/OI/O I/OI/O ADC RAM ここに依存するアプリだと負け 32
- 33. プログラミングモデルの違い 33 D1 D2 D3 D4 D5 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ CC CC CC CC CC ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 広帯域 DDR4/DDR5 DDR3 HW1 D1 D2 D3 D4 HW2 D1 D2 D3 D4 HW3 D1 D2 D3 D4 HW4 D1 D2 D3 D4 狭 帯域 GPU FPGA ? 均?な演算を空間的に並列実? ? 均?な演算器 ? ワープダイバージェント (if?ダメ) ? 帯域?動作周波数が?い ? 特定な演算を時間的に並列実? （要はパイプライン?） ? カスタマイズした演算器 ? 帯域?動作周波数は低い
- 34. 他の識別器との?較 34
- 35. ディープニューラルネットワークと ?較して ? ?規模データのタスクに適?可能 ? 短時間学習 ? 強?な計算機環境不要 ? ローカル（エッジ）での学習可能 ? ハイパーパラメータのチューニング不要 ? FPGAで?性能を発揮できるデータ構造 35
- 36. Deep Forestへ拡張 ? Sliding Window + Cascaded Forestの組合せ 36 Z.H.Zhou,?J.Feng,?“Deep?Forest:?Towards?An?Alternative?to?Deep?Neural? Networks,”arXiv:1702.08835,?[v2]?Wed,?31?May?2017.
- 39. CNNとRandom Forestの?較 ? 認識率 ? データセットが少ない場合: RF（というかCNNはダメ） ? 単純（スパース）なデータセット: ほぼ同等の認識率→MNISTはここ ? ?量のデータセット: CNN ? (MNISTでの)学習時間 ? RF: CPUで約５分(中原所有のノートパソコン, Thinkpad X1 Cardbon) ? CNN(LeNet5): GPU Titan X (Pascal)で約5分 ? (MNISTに必要な)ハードウェア量 ? RF: 18706 LUTs, 42982 FFs, 175 18Kb BRAMs ? CNN: 34419 LUTs, 33029 FFs, 115 18Kb BRAMs ? (MNISTの)推論時間 ? RF: 約5000 FPS@100MHz, Zedboard使?時 ? CNN: 約200 FPS@100MHz, Zedboard使?時 39 データセット次第ではCNNよりも同等なHW?認識精度で25倍?速
- 40. まとめ ? Random ForestをFPGAで実装 ? DNNよりも（少ないデータセットで）?速に学習 ? Scikit-learnを使った学習?コード?成 ? FPGAで性能を発揮できるデータセット ? ヘテロジニアスなパイプライン ? GPUが苦?とする構造 ? Xilinx SDSoC, Intel SDK OpenCLを使ったお?軽実装 ? Deep Forestの紹介 ? RFよりも認識性能は上だが、コストに?合うかは疑問 ? No Free Lunch TheoremはHWから?ても真でした →あらゆる問題で性能に優れる万能な機械学習HWは存在しない とはいうものの… 40