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前言

DNN

量化神经网络

并行超低功耗计算范式

面向内存的部署

结果

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REFERENCES

前言

在物联网极端边缘的终端节点上部署深度神经网络( Deep Neural Networks，DNNs )是支持普适深度学习增强应用的关键手段。基于低成本MCU的终端节点片内存储器有限，通常使用划线板代替高速缓存，以减少面积开销和提高能量效率- -需要在内存层次结构的不同级别之间进行显式的基于DMA的内存传输。在这些系统上映射现代DNN需要进行积极的拓扑依赖平铺和双缓冲。在这项工作中，我们提出了DORY (面向memoRY的部署) - -一种自动工具，用于将DNN部署在片上SRAM内存通常小于1MB的低成本MCU上。DORY将平铺抽象为一个约束规划( CP )问题。

物联网( Internet of Things，IoT )设想有数十亿无线互联个终端节点，可以感知、处理和传输数据，广泛应用于监控、健康监测、农业、机器人等领域。然而，与这种新的计算模式相关的主要挑战包括可靠性、安全性、容量以及高带宽数据的产生。在这种情况下，基于边缘的深度学习( Deep Learning，DL )是一种有吸引力的方法，因为它能够从原始传感器数据中提取高级特征，减少节点外的传输，并通过在现场进行大部分处理来提高安全性。现代深度神经网络( Deep Neural Network，DNN )推理任务在云服务器、个人电脑或智能手机上运行。即使在最受约束的需要积极的硬件、软件和算法协同优化，以最大程度地利用这些系统上的稀缺资源。特别地，内存的稀缺性构成了真正的深度学习记忆墙：是嵌入式DNN计算系统最大性能的根本限制。

最近引入的算法改进，如量化DNN推理，旨在匹配DNN的全精度精度，同时仅使用8位(或更小)整数数据，以减少内存占用和执行复杂度。在硬件方面，加速器，和利用量化的指令集架构( ISA )扩展已经被引入来加速计算，减少内存限制的影响并最小化能耗。本质上，现在大多数框架都支持8位网络，如TensorFlow和PyTorch。最近提出的架构范式旨在最大化物联网终端节点上的DNN性能和效率，同时保障典型微控制器( Micro controller Unit，MCU )的灵活性，从而实现共同控制。

DNN

DNN算法最小化从算法的角度来看，DL部署的首要任务是确保DNN是"最小冗余"的，即它们不执行任何额外的操作，除非它导致更好的结果质量。在这个方向上，当前的一个研究趋势是通过直接收缩DNN拓扑结构本身来适应DNN架构在受限平台中的部署，或者使用神经架构搜索，或，[。正交地，系统设计人员可以采用训练后量化和量化感知微调的技术，以减少在能量方面的单个操作和在内存方面的单个参数的成本，试图在结果质量方面最小化价格。

面向DNN计算的优化软件和ISA给定一个尺寸优化和精度调整的DNN，我们需要解决部署挑战，即实现计算单元的最大利用率，同时最小化与跨内存层级的数据传输相关的性能和能量代价。特定应用的硬件结构在加速特定层和在某些情况下，整个网络是非常有用的 -但它们缺乏灵活性可能是一个领域的责任，例如DL，每年研究人员介绍数十种新的拓扑结构和不同的方法来组合DNN基本块。为了提供更高的灵活性，在许多情况下，DNN原语是在高度优化的软件中实现的，而不是硬件化块。

面向DNN的微控制器和相关工具，第一代面向低功耗神经网络的微控制器已经推出，它将DNN计算的优化软件和ISA扩展与"传统"控制和I/O密集型活动耦合在一起。为了使两类任务都能得到最优执行，这些MCU采用并行和异构处理；例如，ST Microelectronics6和NXP最近推出了具有专用于I / O的ARM M0处理器和具有单周期乘累加和SIMD功能的ARM M4处理器的新一代双核微控制器。与传统的扁平存储器MCU相比，这些平台在存储器层次结构方面表现出更高的复杂性，其中L1存储器优化了速度，L2存储器优化了容量。

量化神经网络

训练后量化或量化感知训练作为输出产生量化神经网络( Quantized Neural Network，QNN )。在本文的工作背景下，我们考虑QNNs通过线性均匀逐层量化产生，其中定义在范围[ αt，βt )内的所有张量t (例如,权重w ,输入x ,或输出y)可以通过双射映射映射到N比特整数张量 t：

其中ε t = ( βt-αt) / ( 2N-1 ) .我们称ε t为量子，因为它是我们在量子化张量中所能表示的最小量。每个QNN层由线性、批量归一化(可选)和量化/激活( Quantization / Activation )三个算子序列组成。不失一般性，我们考虑对Linear的所有输入和Quantization / Activation operator10的输出都有α x = αy = 0，但不考虑权重。利用Eq . 1，所有算子都映射在整数域上：

式中的点积运算。2导致用于表示φ ε的量子收缩，即φ ε = ε w ε x。因此，在累加结束时重新量化之前，我们需要用更高精度(例如, 32位)表示线性算子( φ )关于其输入的整数输出。类似的考虑也适用于Batch Normalization及其输出φ′。最后的量化/激活算子i )提供了QNN工作所必需的非线性激活，ii )将累加器压缩成更小的位宽：

D是在量化过程中选择的整数，使得ε φ ε / ε y在m内具有足够的精度。类似于式( 1 )的方法。当网络的多个分支，每个分支都有自己的ε，在单个张量(通常使用求和的方法)中重新收敛时，也使用4。在这种情况下，分支使用方程的变体"匹配"到同一个量子。4 .得益于等式的映射。1，可以仅使用整数数据执行整个网络。在这项工作中，我们使用8比特量化的目标网络，其中包括有符号的蜡质( w )和无符号的蜡质( x / y )；φ、φ′和κ、λ、m、d参数采用32位整数(符号)。我们依赖开源的NEMO库[ 40 ]来生成本节所述格式的QNN拓扑。

并行超低功耗计算范式

研究和工业界越来越关注具有专门协处理器(加速器)和层次化存储器的边缘节点，旨在利用新兴数据分析任务(例如,深度学习)中普遍存在的数据规律性。并行超低功耗计算( Parallel Ultra-Low Power Computing )是一种利用近阈值计算来实现高能效的架构范例，再加上并行性来改善低电压下的性能下降[ 42 ]。PULP范式建立在趋势的基础上

针对DSP和DNN计算的ISA优化；异构并行加速，架构上不同的计算单元专用于不相关的任务；并显式地管理了内存管理。PULP系统以具有标准外设的单核微控制器( I / O域)为核心。I / O核将并行任务卸载到一个由N个额外核组成的可软件编程的并行加速器上，驻留在自己的电压域和频域(集群域)。GWT GAP-8 [ 23 ] (如图1所示)是一个商用的PULP系统，具有9个扩展的RISC - V核(一个I / O +一个八核集群)，我们选择它作为本工作的参考平台，因为它代表了DNN专用MCU的最先进的实施方案之一

PULP - NN是基于HWC数据布局的。在后端库中实现了一个高效的QNN层，分为3个阶段，如图2所示。首先，Im2Col步骤使用加载/存储操作将从其内存排列中的三维输入非序列生成单个输出像素(即,感受野)所需的像素复制到一维向量中。值得注意的是，由于给定HWC数据布局，所有必要的输入像素( 1 × 1 × Cx)在内存中已经是顺序的，因此该步骤对于1 × 1卷积是不执行的。然后，核的线性部分矩阵乘法( MatMul )将当前的一维向量与层的权重参数进行卷积，利用RI5CY SIMD指令实现方程的整数部分。

在QNN部署的情况下，一个平铺策略包括对第3.1节中提到的数据张量进行常规的软件管理的分片，i )在可用内存内进行拟合，ii )在各个层次之间透明地移动数据，使用下一个平铺的双缓冲和DMA，并在当前平铺上进行计算。在这项工作中，我们的目标是一个具有三层内存层次结构的硬件架构：一个几乎无限大小的片外L3；片上L2内存均衡大小(例如, 256 k B到几个MB)和带宽；而片上L1对计算单元的带宽几乎是无限的，但大小有限，为(通常< 128kB)。如果我们考虑DNN中的卷积层，一般来说，输入、输出和权重都应该平铺以满足内存约束

面向内存的部署

DORY的目标是存储层次中具有三级( L3、L2、L1)的计算节点。它支持权重和激活的L3 - L2和L2 - L1拼接。在L3 ( > 512kB)中存储权重对于大多数非平凡网络的部署是必不可少的，如[ 30 ]，[ 31 ]。另一方面，激活拼接通常只对工作在具有大空间维度的高分辨率图像上的网络是必要的，这在边缘计算领域是罕见的。DORY的运行分为三个步骤，在网络部署之前离线执行。首先，ONNX解码器使用开放神经网络交换( ONNX格式)接收作为输入的QNN图。

结果

在这一部分中，我们使用GWT GAP - 8作为我们探索的目标平台，并使用我们扩展的PULP - NN库作为后端，在单层和全网络上评估了DORY的结果质量(性能和能量效率)。我们还将我们的结果与使用STM XCUBE - AI的STM32 - H743 MCU以及使用专有的AutoTiler工具在相同的GAP - 8平台上得到的结果进行了比较。单层的结果是指3.1节定义的一个完整的8位QNN层，包括Linear、Batch - Normalization和Quantization / Activation子层。我们在目标函数中设置α为0.5，βHIDE _ IM2COL为102，其他β i为106。

观察几种效应。对于逐点层，大致所有的时间都在Mat Mul (其中大部分是纯MAC操作)的最内层循环中度过；其余部分是由于构建了Im2Col buffer，Norm / Qnt和MatMul循环，覆盖了SIMD遗留案例(例如, Ct y不是向量大小的倍数4)。在深度层的情况下，后一类循环主导了后端执行时间。对于DORY产生的Tiling带来的开销，我们观察到Cluster DMA不会损害逐点卷积层，因为它们是受计算限制的的并且是高效流水线的：此外，多次调用Cluster DMA的处理开销在集群中的8个核心上是并行的，降低了实现复杂Tiling方案的成本。

它使用非常通用的API，不需要进行深度优化。在同一平台上，XCUBE - AI的性能优于XCUBE - AI 6.1 × ~ 12.7 ×，这得益于其更高效的后端。尽管如此，DORY为GAP - 8平台生成的图层在MAC / cycle上比TFLite Micro和X - CUBE - AI都高出2.9 ×到229.6 ×。这一显著优势得益于GAP - 8 (多核加速, DSP指令增强)的建筑优势，如上一节所示，DORY可以通过PULP - NN充分利用这一优势。在第6.1节中，我们将DORY的性能增强和架构优势解耦，以强调我们框架的优势，在STM32H7和GAP8上部署DORY层，并强制使其在单核上运行。

与针对同一平台的GWT AutoTiler相比，DORY在点卷积中的速度快1.6倍，而在深度卷积中的速度则慢1.9倍。这些差异主要体现在各自后端工具所遵循的不同策略上，将在第6.1节进行深入讨论。正如3.2节所述，输出通道的数量对性能有很大的影响，因为为更多的输出通道复用输入数据可以抵消Im2Col操作的成本。对于深度卷积，每个输入通道都与单个输出通道相连：因此，这种数据重用的来源是不可用的。

我们关注DORY在部署全网络中的性能，这些全网络已经被用作许多面向边的工作的基准[ 34 ]。所有的网络都在GWT GAP - 8上运行，验证了所有的中间结果以及最终的端到端运行结果，并与QNNs的基于PyTorch的位精确黄金模型[ 40 ]进行了比较，以确认DORY框架和PULP - NN后端的正确功能。

在这里，我们讨论了新的DORY核库对PULP - NN核[ 14 ] ( HWC布局)和Greenwaves核库( CHW布局)的改进。在图9中，我们展示了不同层上的比较，代表了普通卷积和深度卷积。在经典卷积上，我们的方法比CHW布局快2.5倍。正如4.3节所讨论的，DORY库包含了一个优化的深度层次，减少了在执行过程中使用HWC布局的代价。在深度方向的层上使用HWC布局，如果与CHW布局相比，可以导致高达3.7倍的减慢，这将严重影响这些层的性能。我们将这一损失降低了2倍：我们的内核比HWC内核快1.5 × / 2.0 ×，达到了Greenwaves内核性能的0.54 ×。

结果如图所示。首先，由于预期的性能下降，STM32上的D - Cache急剧失活：在所有的基准层中，我们观察到相对于基线的降级为58.5 ± 5.5 %。更有趣的是，我们的结果还表明，DORY在DTCM上实现的软件缓存机制可以平均达到与D - Cache相同的性能，在某些情况下有轻微的加速：平均9.1 ± 2.1 % (深度方向)和3.9 ± 3.8 % (普通卷积)。另一方面，在GAP - 8上的单核执行在cycle / cycle方面相对于STM32H7基线平均有2.5 ± 0.9 ×的加速比。由于本测试中多核执行被禁用，因此主要参考GAP8相对于STM32H7所实现的加速

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