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Accelerating GridSearchCV hyperparameter tuning method using an FPGA-based hardware accelerator
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AI
DOI：10.1007/s11227-025-08124-7.png)
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摘要
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机器学习模型支撑着关键应用，其性能取决于有效的超参数调优，但诸如GridSearchCV之类的穷举方法在通用系统上计算密集。本文提出了一种针对GridSearchCV–KNN流水线的定制FPGA加速器，该加速器在Intel Cyclone V平台上进行了仿真。该六模块RTL设计具有片上唯一存储单元、流水线曼哈顿距离减法器和并行排序Distance Memory，后者无需显式排序即可跟踪最近邻。专用硬件控制器完全在硬件中管理超参数网格枚举和K折评估。我们引入了“CV-full”（留一交叉验证）来测试系统在最密集情况下的性能。后综合仿真显示，在5折、10折和CV-full设置下，平均加速比分别为1.8×、2×和约10×，峰值加速比达到27.7×（相较于Google Colab服务器）。通过最小化片外存储器访问和显式排序阶段，我们的FPGA设计提供了一种专用硬件解决方案，用于加速GridSearchCV–KNN超参数调优。
Keyword:
FPGA
GridSearchCV
Hardware accelerator
Hyperparameter tuning
Machine learning
期刊
T
IF:
0
论文数:
647
被引数:
0
机构
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