FPGA 芯片领域会议 FPGA 2017 于 2 月 24 日在 Monterey 结束。在本次大会上，斯坦福大学在读 PhD、深鉴科技联合创始人韩松等作者的论文 ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA 获得了大会最佳论文。得知此消息后，机器对深鉴科技科技创始人兼 CEO 姚颂与联合创始人韩松（本论文的第一作者）进行了联系，他们对该文章进行了技术解读。可点击阅读原文下载此论文。FPGA 芯片领域会议 FPGA 2017 于 2 月 24 日在 Monterey 结束。在本次大会上，斯坦福大学在读 PhD、深鉴科技联合创始人韩松等作者的论文 ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA 获得了大会最佳论文。得知此消息后，机器对深鉴科技科技创始人兼 CEO 姚颂与联合创始人韩松（本论文的第一作者）进行了联系，他们对该文章进行了技术解读。可点击阅读原文下载此论文。
图1:韩松提出的深度学习部署方案。跟传统的「训完即用」的方案相比，「训练后经过压缩再用硬件加速推理」的方案，可以使得推理更快、能耗更低。
LSTM 全称为 Long-Short Term Memory，在语音识别、机器翻译、Image Captioning中有较多的应用。对于语音识别而言，LSTM 是其中最重要一环，也是计算耗时最多的一环，通常占到整个语音识别流程时间的 90% 以上。
Deep Compression 算法可以将 LSTM 压缩 20 倍以上。但在以往的纯算法压缩上，并没有考虑多核并行时的负载均衡，这样在实际运行时，实际的运行性能被负载最大的核所。本文提出了一种新的 Load Balance Aware Pruning，在稀疏化时剪枝后分配到每个核的计算量类似，从而进一步加速的计算。
结合新的模型压缩算法以及 ESE 专用处理架构，在一个可实际使用的 LSTM 模型上测试，相同情况下，深鉴基于中等 FPGA 平台的耗时为 82.7us，功耗为 41W；而 Pascal Titan X GPU 则需要 287.4us 的运行时间，并且耗能 135W。这也再次证明了稀疏化线的作用：在价格、资源全面弱于 GPU 的专用硬件上，通过算法与硬件的协同优化，的确可以取得更好的深度学习运算能力。
深鉴科技成立于 2016 年 3 月，创始来自大学和斯坦福大学，公司致力于结合深度压缩与深度学习专用处理架构，提供更高效与便捷的深度学习平台。
公司聚焦于稀疏化神经网络处理得技术线，提出的 Deep Compression 算法可以将模型尺寸压缩数十倍大小而不损失预测精度，并结合专用的深度学习处理架构来实现加速。而 ICLR 2016 和 FPGA 2017 两篇最佳论文的获，也深鉴科技所聚焦的稀疏化线越来越得到深度学习界的关注。
摘要：长短期记忆网络（LSTM）被广泛用于语音识别领域。为实现更高的预测精度，机器学习研究者们构建了越来越大的模型。然而这样的模型十分耗费计算和存储资源。部署此类笨重的模型会带数据中心来很高的功耗，从而带来很高的总拥有成本（TCO）。为了增加预测速度，提高能源效率，我们首次提出了一种可以在几乎没有预测精度损失的情况下将 LSTM 模型的尺寸压缩 20 倍（10 倍来自剪枝和 2 倍来自量化）的负载平衡剪枝（load-balance-aware pruning）方法。这种剪枝后的模型对并行计算很友好。另外，我们提出了可以对压缩模型进行编码和分割成 PE 以进行并行化的调度器（scheduler），并编排了其复杂的 LSTM 数据流。最后，我们设计了一种可以直接在这种压缩模型上工作的硬件框架——Efficient Speech Recognition Engine (ESE)。该框架使用了运行频率为 200 MHz 的 Xilinx XCKU060 FPGA，具有以 282 GOPS 的速度直接运行压缩 LSTM 网络的性能，相当于在未压缩 LSTM 网络上 2.52 TOPS 的速度；此外，该框架执行一个用于语音识别任务的全 LSTM 仅需 41 W 功耗。在基于 LSTM 的语音基准测试中，ESE 的速度为英特尔 Core i7 5930k CPU 的 43 倍，英伟达 Pascal Titan X GPU 的 3 倍。它的能量效率分别为以上两种处理器的 40 倍和 11.5 倍。
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