开源Logistic回归FPGA内核可加速机器学习

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开源Logistic回归FPGA内核可加速机器学习
当必须对大量数据进行训练时，机器学习算法的计算量非常大且非常耗时。典型的处理器并未针对机器学习应用进行优化，因此性能有限。因此，学术界和工业界都致力于开发专用架构，以有效地加速机器学习应用程序。
FPGA是可编程芯片，可以使用针对特定应用而优化的量身定制架构进行配置。由于FPGA针对特定任务进行了优化，因此与通用CPU或GPU相比，它们具有更高的性能和更低的能耗。FPGA广泛用于图像处理，电信，网络，汽车和机器学习应用等应用。
最近，诸如Amazon，阿里巴巴，华为和Nimbix等主要的云和HPC供应商已开始在其数据中心中部署FPGA。但是，目前在机器学习领域中广泛使用FPGA的情况有限。
为此，InAccel今天发布了FPGA IP内核作为开放源代码，用于训练逻辑回归算法。与单线程执行相比，加速的FPGA IP内核提速高达70倍，与8内核通用CPU执行相比，提速的FPGA IP内核提速高达12倍。
用于逻辑回归的IP内核利用了Xilinx FPGA的处理能力。IP内核针对Xilinx FPGA（如Alveo U200和U250卡）进行了优化，并且这些FPGA作为实例在云提供商（AWS上的f1和阿里云上的f3）上可用。
Logistic回归IP内核的发布将有助于展示FPGA在机器学习领域的优势，并将为数据科学界提供实验，部署和利用FPGA的机会，以加速其机器学习应用程序。
逻辑回归IP核心可用作附加库，从而使逻辑回归训练的功能过载。InAccel提供了与Python，Java和Scala无缝集成的所有必需API。这意味着数据科学家和数据工程师根本不需要更改其代码。
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