CN104102137A - 模型计算单元、控制设备以及用于计算基于数据的函数模型的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于在带有运算核心(31)的控制设备(1)中计算基于数据的函数模型的模型计算单元(3),其中该运算核心(31)包括:-用于在硬件方面执行乘法的乘法单元(43);-用于在硬件方面执行加法的加法单元(42);-用于在硬件方面计算指数函数的指数函数单元(41);-用于存储有待计算的基于数据的函数模型的超参数和取样点数据的存储器、尤其是配置寄存器(45);以及-用于在乘法单元(43)、加法单元(42)、指数函数单元(41)以及存储器尤其配置寄存器(45)中在硬件方面控制计算过程的逻辑电路(46),用于求得基于数据的函数模型。
Description
技术领域
本发明涉及用于控制设备的模型计算单元,在其中实施基于数据的函数模型用于在硬件方面执行函数、尤其用于控制发动机系统。本发明还涉及用于在这种模型计算单元中计算基于数据的函数模型的方法。
背景技术
由现有技术公开了控制设备,其带有主运算单元和单独的模型计算单元用来计算基于数据的函数模型。文件DE 10 2010 028
266 A1例如示出了控制设备,其带有额外的逻辑电路作为模型计算单元,其在硬件方面构造用于计算指数函数。这实现了在硬件单元中支持贝叶斯回归方法,该方法尤其需要用于计算高斯过程模型。
总体构造模型计算单元用于执行基于参数和取样点或者训练数据来计算基于数据的函数模型的数学过程。所述模型计算单元尤其在硬件方面构造用于有效地计算指数函数,从而能够以比在主运算单元中更高的运算速度来运算高斯过程模型。包含用于计算基于数据的函数模型的参数以及取样点的配置数据通常在模型计算单元中计算之前读入该模型计算单元中,并且随后通过模型计算单元的硬件来进行基于配置数据的计算。然而在不利的配置数据的情况下,这种模型计算单元的硬件的至今为止的实施会在计算时引起数值上的问题,使得不是所有离线确定的基于数据的函数模型都能稳定地在模型计算单元上进行计算。
发明内容
按本发明提出了按权利要求1所述的用于在带有运算核心的控制设备中计算基于数据的函数模型的模型计算单元以及按并列权利要求所述的用于计算基于数据的函数模型的控制设备和方法。
本发明的其它有利的设计方案在从属权利要求中得到说明。
根据第一方面,模型计算单元作为用于在控制设备中计算基于数据的函数模型的硬件单元,其中模型计算单元具有运算核心,其中该运算核心包括:
-用于在硬件方面执行乘法的乘法单元;
-用于在硬件方面执行加法的加法单元;
-用于在硬件方面计算指数函数的指数函数单元;
-用于存储有待计算的基于数据的函数模型的超参数以及取样点数据的配置寄存器或者存储器;以及
-用于在乘法单元、加法单元、指数函数单元以及配置寄存器或者存储器中在硬件方面控制计算过程的逻辑电路,从而求得基于数据的函数模型。
模型计算单元涉及逻辑单元,该逻辑单元包含硬件,该硬件构造用于为基于数据的函数模型在硬件方面执行特定的计算,尤其构造用于与运算核心共同地集成。借助于该逻辑单元,在线地执行之前训练的并且保存在硬件上的用于贝叶斯回归模型的计算方法。使用高斯过程模型作为基于数据的函数模型,尤其可以通过测试点(在该测试点应该求得模型值)的输入标准化的转换以及通过指数项的转换作为加法和乘法以及指数函数的结果求得高斯过程模型的模型值。
所述模型计算单元尤其可以仅仅由上面所述的单元组成。
在硬件中能够实现硬件-函数块、所谓的用于整数计算的MAC块(MAC=Multiplier-Accumulator(乘法-累加器),也就是德语的:MAK=Multiplikationsakkumulator)或者用于浮点计算的FMA块(FMA:fused
multiply-add)也称作FMAC块(FMAC=fused
multiply accumulate(熔合乘法累积))。该硬件-函数块在为整数以及浮点计算的说明中称作MAC单元。该MAC单元可以通过硬件中直接的实现特别有效并且由此快速地执行a+b×c的运算。这也许在很少的时钟脉冲周期内并且在特殊情况下也在一个时钟脉冲周期内是可行的。
通过单独设置这种带有在硬件中实现的MAC单元以及在硬件中实现的用于仅仅计算指数函数的指数函数单元的模型计算单元,可以提供特别有效的逻辑电路,该逻辑电路可以作为模型计算单元与运算核心(该运算核心适合于软件的执行)集成地在控制设备中用来求得基于数据的函数模型、尤其高斯过程模型的模型值。
此外,所述乘法单元和加法单元单独地或者组合地在MAC单元中实现。
根据一种实施方式可以设置多个运算核心,其中多个运算核心中的多个具有一个共同的指数函数单元和/或一个共同的MAC单元。作为替代方案也可以规定,每个运算核心具有自己的指数函数单元以及自己的MAC单元。
可以规定所述函数模型为多个输入参量分配一个模型值,其中构造计算过程用于借助于MAC单元分别为输入参量的输入标准化的计算进行乘法以及加法,并且借助于MAC单元为输出参量的输出标准化的计算进行乘法和加法。
根据一种实施方式,所述函数模型可以规定项
的计算,其中xi相当于基于数据的函数模型的取样点并且u相当于输入参量,其中逻辑电路操控加法单元和乘法单元或者MAC电路,从而通过加法以及乘法单元或者通过MAC单元执行所述项的计算。
根据另一方面提出了一种尤其用于带有内燃机的发动机系统的控制设备,其包括运算单元以及上面所描述的模型计算单元。
根据另一方面提出了一种用于在上述的模型计算单元中计算基于数据的函数模型尤其高斯过程模型的方法,其中完全通过顺序执行的运算步骤计算函数模型,其中运算步骤只包括组合的乘法和加法以及指数函数的计算。
附图说明
下面根据附图详细解释本发明的优选实施方式。附图示出:
图1是用于控制物理系统的控制设备的硬件结构的示意图;
图2是求得用于输入参量矢量的D维输入值的高斯过程模型的模型值的框图;
图3是控制设备的模型计算单元中运算核心的详细视图;
图4是用于两个运算核心的硬件结构的示意图,所述运算核心共同使用一个MAC单元以及一个指数函数单元;并且
图5是用于两个运算核心的另一硬件结构的示意图,所述运算核心具有单独的MAC单元以及一个共同的指数函数单元。
具体实施方式
图1示出了用于集成的控制设备1的硬件结构的示意图,在该控制设备中以集成的方式设置了运算单元2和用于在硬件方面计算基于数据的函数模型的模型计算单元3。运算单元2和模型计算单元3通过系统总线4相互通讯连接。
原则上所述模型计算单元3仅仅具有硬件(硬接线)并且优选不构造用于执行软件代码。出于这个缘故,也不需要在模型计算单元3中设置处理器。这能够资源最佳地实现这种模型计算单元3。
所述模型计算单元3可以包括一个或多个运算核心31、内部的存储器32以及DMA单元33(DMA=Direct
Memory Access(直接存储器访问))。所述运算核心31、内部的存储器32以及DMA单元33通过内部的通讯连接34相互连接。
基于贝叶斯回归方法使用非参数化的基于数据的函数模型。贝叶斯回归的基础例如在C.E.Rasmusen等人的“Gaussian Processes for Machine Learning”,MIT 出版社 2006年进行描述。贝叶斯回归是基于数据的方法,该方法基于模型。为了生成模型需要训练数据的测量点以及输出参量的配属的输出数据。生成模型的方法是,使用完全或者部分地相应于训练数据的或者从中产生的取样点数据。此外确定抽象的超参数,所述超参数使模型函数的空间参数化并且有效地给训练数据的单个测量点对后期的模型预测的影响加权重。
抽象的超参数通过优化方法确定。用于这种优化方法的方案在于临界似然p(Y︱H,X)的优化。该临界似然p(Y︱H,X)描述了训练数据的所测量的y值的可信性,作为矢量Y示出,给出了模型参数H以及训练数据的x值。在模型训练中使得p(Y︱H,X)最大化,方法是寻找合适的超参数,用所述超参数能够特别好地说明所述数据。为了简化计算,使p(Y︱H,X)的对数最大化,因为对数不改变可信性函数的连续性。
在此,优化方法自动地负责在模型复杂度以及模型的映射精度之间的折衷。虽然用增加的模型复杂度可以实现训练数据的任意高的映射精度,但是这同时会引起模型过度配合训练数据并且由此引起更差的归纳特性。
高斯过程模型的计算相应地实现了在图2中示意性示出的步骤。首先标准化用于测试点u(输入参量矢量)的输入值,更确切地说相应于以下公式:
在此,mx相当于关于取样点数据的输入值的平均值方面的平均值函数,并且sy相当于取样点数据的输入值的方差。
作为建立非参数化的函数模型的结果,得到:
如此求得的模型值v借助于输出标准根据以下公式进行标准化:
在此,v相当于标准化的测试点u(维度D的输入参量矢量)上标准化的模型值(输出值),相当于在(没有标准化的)测试点(维度D的输入参量矢量)上的(没有标准化的)模型值(输出值),xi相当于取样点数据的取样点,N相当于取样点数据的取样点数量,D相当于输入数据/训练数据/取样点数据空间的维度,并且Id以及σf相当于模型训练中的超参数。矢量Qy是从超参数和训练数据中计算出来的参量。此外,my相当于关于取样点数据的输出值的平均值的平均值函数,并且sy相当于取样点数据的输出值的方差。
实现输入以及输出标准化,因为高斯过程模型的计算典型地在标准化的空间中进行。
为了开始计算,运算单元2指示DMA单元33将涉及有待计算的函数模型的配置数据从存储器5加载到内部的存储器32上并且在运算核心31中开始计算,该计算借助于配置数据执行。所述配置数据包括高斯过程模型的超参数以及取样点数据。
从图2中获得的处理链对于数值的计算是不利的,并且在这种情况下也许不会稳定地在模型计算单元3中得到计算。因此提出构造运算核心31,从而可以以简单的方式快速并且/或者在数值上稳定地执行计算。为此,通过以下公式来代替输入标准化:
其中
且
。
此外,可以通过以下公式代替贝叶斯回归模型的预测:
其中
且
。
内部的求和循环在线地对和取样点数据与测试点u之间的平方差的乘积进行求和。长度标尺Id典型地对于每个模型来说是不同的。输入标准化的转换以及贝叶斯回归模型的变换使得运算核心31可以重复地使用a+b×c形式的运算用来计算模型值。
在硬件实施中能够以特别有效的方式借助于所谓的MAC单元计算所述形式a+b×c。这种MAC单元可以在硬件中实现,从而能够在很少的时钟脉冲周期内执行相应的计算。也许甚至可以在一个时钟脉冲周期内实现该计算。此外,上面所述的转换以及变形会引起在运算核心31中在数值方面稳定地计算模型值。在硬件中实现这种计算,如其在附上的伪C代码中进行说明的那样。
/*级1:输入标准化*/
/*级2:计算外部循环*/
/*级2a:计算内部循环*/
/*级2b:计算指数函数*/
/*级3:输出标准化*/
。
要注意的是,长度标尺总是正的,因为指数函数仅仅在负的输入范围内在数值上是精确的并且因此可以相应地优化,也就是
此外,长度标尺中的权重系数1/2也可以面积有利地(flächengünstig)在硬件中实施,使得所保存的长度标尺只能以倒数的形式进行保存。
通过上面的变换,在图2中所示的计算过程以图3中详细示出的运算核心31中后面的单元来执行。该运算核心31为此包括指数函数单元41、乘法单元43、加法单元42或者其已知的MAC单元44的组合形式。为了能够确保硬件的灵活性,所需的参数、也就是测试点u、取样点数据xi、维度D的数量、训练数据N的数量是可配置的。这在配置寄存器或者存储器中组合地保存,并且例如可以作为能够由运算单元2说明的寄存器45以及指针寄存器示出。
上面在伪C代码中说明的计算过程通过逻辑电路46控制。该逻辑电路46示出了相应的连线以及过程控制。
此外,所述变换能够在硬件中实施高斯过程模型的完整的计算。该计算基本上可以借助于MAC单元44以及指数函数单元41执行。方框的使用在上面的伪C代码中在右侧得到说明。
然而也可以在专用的加法单元和乘法单元中进行计算,从而快速地进行计算。
如在图1中所示,可以在模型计算单元3中设置多个运算核心31,从而相互独立地并且并行地计算多个高斯过程模型或者子模型。如在图4中所示,每个运算核心31具有自己的配置寄存器或者自己的存储器,在其中加载了测试点u的输入值、取样点数据xi以及所有其它的参数。例如可以通过管道技术实现多个运算核心31。
此外也存在以下优化方案,即模型计算单元3的一个或多个部分仅仅实施一次并且由多个运算核心31使用,从而节省硬件资源。如此,运算核心31例如可以访问一个共同的MAC单元44或者一个共同的指数函数单元41。
例如可以通过(时间)多路复用技术优化多个运算核心31的实现。在时间-多路复用技术中存在与单元例如两个运算核心31的恒定的时钟脉冲分配关系,也就是说偶数的时钟脉冲和非偶数的时钟脉冲分配于例如两个运算核心中相应的一个。
通常在多路复用技术中根据需要(例如借助于逻辑电路46)进行运算核心31的分配。此外,多路复用技术可以设置冗余,其中在一个运算核心失灵时由另一运算核心执行其计算。
相反,图5的实现示出了两个分别带有一个自己的MAC单元44的运算核心31,所述运算核心访问一个共同的指数函数单元41。
Claims (7)
1.用于在带有运算核心(31)的控制设备(1)中计算基于数据的函数模型的模型计算单元(3),其中该运算核心(31)包括:
-用于在硬件方面执行乘法的乘法单元(43);
-用于在硬件方面执行加法的加法单元(42);
-用于在硬件方面计算指数函数的指数函数单元(41);
-用于存储有待计算的基于数据的函数模型的超参数和取样点数据的存储器、尤其是配置寄存器(45);以及
-用于在乘法单元(43)、加法单元(42)、指数函数单元(41)以及存储器尤其配置寄存器(45)中在硬件方面控制计算过程的逻辑电路(46),用于求得基于数据的函数模型。
2.按权利要求1所述的模型计算单元(3),其中,乘法单元和加法单元设置在组合在硬件中的MAC单元(44)中。
3.按权利要求1或2所述的模型计算单元(3),其中设置多个运算核心(31),其中所述多个运算核心(31)中的多个具有一个共同的指数函数单元(41)和/或一个共同的MAC单元(44)。
4.按上述权利要求中任一项所述的模型计算单元(3),其中函数模型为多个输入参量分配一个模型值,其中构造计算过程用于尤其借助于MAC单元(44)为输入参量的输入标准化的计算执行乘法和加法,并且尤其借助于MAC单元(44)为输出参量的输出标准化的计算执行乘法和加法。
5.按权利要求2到4中任一项所述的模型计算单元(3),其中函数模型规定项
的计算,其中xi相当于基于数据的函数模型的取样点并且u相当于输入参量,其中构造逻辑电路用于借助于MAC单元(44)或者借助于乘法单元(43)和加法单元(42)执行所述项的计算。
6. 控制设备(1),尤其用于带有内燃机的发动机系统,包括:
-运算单元(2);以及
-按权利要求1到5中任一项所述的模型计算单元(3)。
7. 用于在按权利要求1到5中任一项所述的模型计算单元(3)中计算基于数据的函数模型尤其高斯过程模型的方法,其中完全通过顺序执行的运算步骤计算函数模型,其中运算步骤包括至少一个组合的乘法和加法或者仅仅包括组合的乘法和加法计算以及指数函数的计算。
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