Detail publikace

LGBM2VHDL: Mapping of LightGBM Models to FPGA

MARTÍNEK Tomáš, KOŘENEK Jan a ČEJKA Tomáš. LGBM2VHDL: Mapping of LightGBM Models to FPGA. In: 2024 IEEE 32nd Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM) . Orlando, FL: IEEE Computer Society, 2024, s. 97-103. ISBN 979-8-3503-7243-4.
Název česky
LGBM2VHDL: Mapování LightGBM modelů na FPGA
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
angličtina
Autoři
Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Kořenek Jan, doc. Ing., Ph.D. (CESNET)
Čejka Tomáš, Ing., Ph.D. (FIT ČVUT)
Abstrakt

Gradient boosting (GB) je efektivní a široce používaný typ metody strojového učení. Možnost transformovat natrénované GB modely na úroveň hardware představuje potenciál pro výrazné zrychlení mnoha aplikací a jejich dostupnost v podobě vestavěných systémů. V této práci jsme proto vyvinuli nástroj LGBM2VHDL pro automatizované mapování modelů natrénovaných knihovnou LightGBM na obvody popsané jazykem VHDL. Oproti stávajícím nástrojům jsme použili architekturu, která je vhodnější pro rozsáhlé GB modely zahrnující až tisíce rozhodovacích stromů. Architekturu jsme dále optimalizovali pomocí dvou nově navržených technik. Aplikací těchto technik na testované modely se výrazně snížilo množství potřebné paměti na téměř polovinu původních zdrojů a množství základních konfigurovatelných bloků se snížilo v průměru až čtyřikrát. Vyvinutý nástroj je k dispozici jako open-source.

Rok
2024
Strany
97-103
Sborník
2024 IEEE 32nd Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM)
Konference
The 32th IEEE International Symposium On Field-Programmable Custom Computing Machines, Orlando, FL, US
ISBN
979-8-3503-7243-4
Vydavatel
IEEE Computer Society
Místo
Orlando, FL, US
DOI
10.1109/FCCM60383.2024.00020
BibTeX 
@INPROCEEDINGS{FITPUB13139,
   author = "Tom\'{a}\v{s} Mart\'{i}nek and Jan Ko\v{r}enek and Tom\'{a}\v{s} \v{C}ejka",
   title = "LGBM2VHDL: Mapping of LightGBM Models to FPGA",
   pages = "97--103",
   booktitle = "2024 IEEE 32nd Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM) ",
   year = 2024,
   location = "Orlando, FL, US",
   publisher = "IEEE Computer Society",
   ISBN = "979-8-3503-7243-4",
   doi = "10.1109/FCCM60383.2024.00020",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/13139"
}
Nahoru