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FASTCF：基于FPGA的加速器，用于基于随机梯度下降的协同过滤
资料介绍
使用随机梯度下降（SGD）的稀疏矩阵分解是用于从观察中导出潜在特征的流行技术。 SGD广泛用于协同过滤（CF），它本身是推荐系统的着名机器学习技术。在本文中，我们开发了一个基于FPGA的加速器FASTCF，以加速基于SGD的CF算法。 FASTCF由并行的流水线处理单元组成，它们通过访问共享的片上缓冲区来同时处理不同的用户评级。我们通过对特定设计挑战的整体分析来设计FASTCF，以加速基于SGD的FPGA在FPGA上的应用。基于我们对这些设计挑战的分析，我们开发了一种二分图处理方法，该方法采用新颖的3级分层分区方案，可实现冲突最小化调度和处理片上特征向量数据，从而显着加速此二分图的处理。首先，我们开发了一种快速启发式方法，将输入图划分为诱导子图;这使FASTCF能够有效地缓冲顶点数据以便重用，并完全隐藏通信开销。其次，我们将每个子图的所有边分割成匹配以提取最大并行度。第三，我们安排在每个匹配内执行边缘，以减少与共享片上缓冲区的并发内存访问冲突。与非优化基线设计相比，分层分区方法可以减少高达60倍的数据依赖性，减少4.2倍的冲突，以及15.4倍的加速。我们基于最先进的FPGA实现FASTCF，并使用三个大型实际数据集评估其性能。实验结果表明，FASTCF每秒支持高达2170亿次浮点运算（GFLOPS）的高吞吐量。与最先进的多核和GPU实现相比，FASTCF分别展示了13.3倍和12.7倍的加速。
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