基于Zynq的LS-SVM算法加速器設(shè)計.pdf

1、最小二乘支持向量機LS-SVM（Least SquaresSupport Vector Mechine）憑借訓(xùn)練效率高、泛化能力強等優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的在線或?qū)崟r健康管理，而在線、實時的系統(tǒng)健康管理平臺對計算性能、功耗、體積和重量上都存在嚴格的約束，因此，往往依托于嵌入式計算平臺實現(xiàn)。由于LS-SVM算法的計算復(fù)雜度高，對計算資源要求也較高，采用傳統(tǒng)的基于FPGA的可重構(gòu)計算編程實現(xiàn)復(fù)雜，且對計算任務(wù)調(diào)度不靈活，然而近年來，逐漸發(fā)

2、展的異構(gòu)SoC憑借并行化、可定制、低功耗的優(yōu)勢，為復(fù)雜系統(tǒng)的在線實時健康管理提供了嶄新的解決思路。
　　本文基于Xilinx公司最新的Zynq系列SoC，實現(xiàn)LS-SVM算法的嵌入式計算加速器設(shè)計，力圖解決嵌入式SoC中處理器系統(tǒng)PS（Processing System）和可編程邏輯PL（Programmable Logic）的協(xié)同設(shè)計問題，以及基于高層次綜合（High Level Synthesis，HLS）開發(fā)方式的PL固件邏

3、輯快速設(shè)計、仿真和驗證問題，為以LS-SVM為代表的機器學(xué)習(xí)算法的在線或?qū)崟r健康管理應(yīng)用提供可行的解決方案，也為復(fù)雜算法的嵌入式高性能計算提供設(shè)計參考。
　　首先，本文開展LS-SVM算法加速器的結(jié)構(gòu)設(shè)計。根據(jù)LS-SVM算法的特點和異構(gòu)SoC中軟硬件的處理特性，對計算任務(wù)進行合理的軟硬件劃分，確定PS和PL兩部分的功能。進而，通過構(gòu)建具有快速數(shù)據(jù)傳輸機制的片上系統(tǒng)，實現(xiàn)異構(gòu)平臺下PS和PL之間的快速數(shù)據(jù)訪存。另外，針對整個算法的

4、任務(wù)調(diào)度，進行了片上系統(tǒng)的控制流程設(shè)計，實現(xiàn)基于異構(gòu)SoC的流水計算。
　　其次，在結(jié)構(gòu)設(shè)計基礎(chǔ)上，開展算法加速器的數(shù)據(jù)通路和控制程序設(shè)計。根據(jù)軟硬件劃分結(jié)果，將算法中的核函數(shù)計算和線性方程組求解分別予以實現(xiàn)。針對核函數(shù)計算模塊，在PS部分進行了軟件控制程序設(shè)計；而對于計算復(fù)雜度最高的線性方程組求解模塊，選取喬里斯基分解（Cholesky decomposition）方法進行求解，并基于HLS開發(fā)方式進行數(shù)據(jù)通路設(shè)計，進而通過選擇

5、循環(huán)展開、循環(huán)流水等優(yōu)化指令實現(xiàn)基于HLS的優(yōu)化方案設(shè)計。
　　最后，為了驗證本課題設(shè)計的合理性和有效性，將設(shè)計的LS-SVM算法加速器應(yīng)用到系統(tǒng)健康管理中重點關(guān)注的時間序列預(yù)測問題，并與PC平臺、ARM處理器以及Virtex-5可重構(gòu)計算平臺，在計算效率、計算誤差、資源消耗、功耗以及開發(fā)周期等方面進行了比較。最終實驗表明，本文基于異構(gòu) SoC的LS-SVM算法加速器能夠為嵌入式高性能計算應(yīng)用提供一種良好的解決方案，同時，為基于H