隨著機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)領(lǐng)域越來(lái)越多地使用現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)來(lái)進(jìn)行推理(inference)加速，而傳統(tǒng)FPGA只支持定點(diǎn)運(yùn)算的瓶頸越發(fā)凸顯。 Achronix為了解決這一大困境，創(chuàng)新地設(shè)計(jì)了機(jī)器學(xué)習(xí)處理器(MLP)單元，不僅支持浮點(diǎn)的乘加運(yùn)算，還可以支持對(duì)多種定浮點(diǎn)數(shù)格式進(jìn)行拆分。

MLP全稱Machine Learning Processing單元，是由一組至多32個(gè)乘法器的陣列，以及一個(gè)加法樹、累加器、還有四舍五入rounding/飽和saturation/歸一化normalize功能塊。同時(shí)還包括2個(gè)緩存，分別是一個(gè)BRAM72k和LRAM2k，用于獨(dú)立或結(jié)合乘法器使用。MLP支持定點(diǎn)模式和浮點(diǎn)模式，對(duì)應(yīng)下面圖1和圖2。

圖1 定點(diǎn)模式下的MLP框圖

圖2 浮點(diǎn)模式下的MLP框圖

考慮到運(yùn)算能耗和準(zhǔn)確度的折衷，目前機(jī)器學(xué)習(xí)引擎中最常使用的運(yùn)算格式是FP16和INT8，而Tensor Flow支持的BF16則是通過(guò)降低精度，來(lái)獲得更大數(shù)值空間。下面的表1是MLP支持的最大位寬的浮點(diǎn)格式，表2說(shuō)明了各自的取值范圍。

表1 MLP支持的最大位寬的浮點(diǎn)格式

表2 不同運(yùn)算格式的取值范圍

而且這似乎也成為未來(lái)的一種趨勢(shì)。目前已經(jīng)有不少研究表明，更小位寬的浮點(diǎn)或整型可以在保證正確率的同時(shí)，還可以減少大量的計(jì)算量。因此，為了順應(yīng)這一潮流，MLP還支持將大位寬乘法單元拆分成多個(gè)小位寬乘法，包括整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)。詳見下表3。

值得注意的是，這里的bfloat16即Brain Float格式，而block float為塊浮點(diǎn)算法，即當(dāng)應(yīng)用Block Float16及更低位寬塊浮點(diǎn)格式時(shí)，指數(shù)位寬不變，小數(shù)位縮減到了16bit以內(nèi)，因此浮點(diǎn)加法位寬變小，并且不需要使用浮點(diǎn)乘法單元，而是整數(shù)乘法和加法樹即可，MLP的架構(gòu)可以使這些格式下的算力倍增。

表3是Speedster7t系列1500器件所支持的典型格式下的算力對(duì)比，可以看到，單片F(xiàn)PGA的浮點(diǎn)算力最高可達(dá)到123TOPS。

表3 Achronix的Speedster7t系列1500器件支持的典型格式的算力對(duì)比

下圖3是MLP中FP24/FP16乘加單元的簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)圖，即一個(gè)MLP支持FP24/FP16的A*B+C*D，或者A*B，C*D。

圖3 MLP中FP24/FP16乘加單元的簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)圖

而以下的圖4則是塊浮點(diǎn)乘加單元結(jié)構(gòu)。

圖 4 塊浮點(diǎn)乘加單元結(jié)構(gòu)

這里考慮浮點(diǎn)數(shù)序列塊，浮點(diǎn)數(shù)序列塊，各序列塊內(nèi)均擁有相同的指數(shù)ea和eb。則

不難看出，乘法單元的個(gè)數(shù)取決于尾數(shù)(即整數(shù))位寬。

表4 MLP中乘法單元的個(gè)數(shù)與整數(shù)位寬的關(guān)系

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