李 莉，吳潤澤，包正睿，龐思睿

(1.國網冀北電力有限公司經濟技術研究院，北京 100055； 2.華北電力大學 電氣與電子工程學院，北京 102206； 3.國網冀北電力有限公司信息通信分公司，北京 100053)

0 引 言

隨著互聯(lián)網規(guī)模不斷擴大，網絡流量數(shù)據與業(yè)務種類越來越多，網絡資源與網絡需求供需矛盾日趨尖銳，網絡流量預測不但有助于分析網絡安全狀況，而且可以科學管理和防范網絡異常，因此，網絡流量預測研究和實現(xiàn)具有重要意義[1]。

當前網絡流量預測模型[2-3]主要分為線性預測和非線性預測兩種。線性預測建模簡單，實現(xiàn)精度高，但不適合規(guī)律性較弱、復雜多變的非線性網絡流量特性[4]。神經網絡通過神經元能夠逼近非線性函數(shù)，因此廣泛應用于網絡流量預測。但是神經網絡流量預測[5-7]方法存在網絡結構、權值和初始值確定問題，實現(xiàn)過程主要為串行計算[8]，沒有充分發(fā)揮神經網絡并行優(yōu)勢。

而定制的神經網絡處理硬件系統(tǒng)，存在資源分配和多核通信問題，硬件結構固定對預測網絡規(guī)模的變化沒有伸縮性，不能靈活修改預測算法[9-10]。片上網絡(network on a chip，NoC)借鑒計算機網絡技術，利用網絡通信改變傳統(tǒng)多核總線控制方式，使得片上多核處理器(multiprocessor systems on chip，MPSoC)具有更低時延、更高的吞吐率[11-12]。

針對以上問題，結合人工神經網絡可并行計算的特點，設計了一種基于多核片上網絡技術的分層可重構感知網絡模型，并將其應用在流量預測中。硬件仿真結果表明，該方法的預測精度和執(zhí)行效率有明顯的提高。

1 可重構分層感知神經網絡

分層感知神經網絡通過神經元構建分層連接網絡，模擬人腦真實的生物神經網絡(biological neural networks，BNN)工作過程[13]。分層感知神經網絡一般包括一個輸入層、一個或者多個隱藏層和一個輸出層，各層根據需要，可以包含有多個神經元。圖1為一個6-8-1分層感知神經網絡結構圖，其中輸入層有6個輸入單元，隱藏層有8個感知器，輸出層有1個神經單元。

圖1 分層感知神經網絡結構

分層感知神經網絡工作過程分為訓練過程與推理過程[14]。訓練過程為輸入訓練數(shù)據和目標向量，通過不同的神經網絡擬合算法，計算得到感知網絡訓練權值。推理過程為訓練權值和輸出預測數(shù)據誤差，得到輸出預測結果。分層感知神經網絡在訓練權值時一般采用后向傳播算法(back propagation，BP)，BP算法按照預測感知數(shù)據流方向又分為前向感知傳播和后向誤差傳播。

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(2)后向誤差傳遞過程。在權值尋優(yōu)和修正時，以最小化目標函數(shù)(代價函數(shù))為目標，采用梯度下降法逐層計算模型的參數(shù)，即連接權值和偏置值。設第k個訓練樣本輸出誤差為Ek，則代價函數(shù)E表示為：

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當所有樣本數(shù)據通過網絡得到輸出時，誤差便按照反向傳播方式計算各層權值和偏置值的變化量，從而實現(xiàn)更新。

權值更新規(guī)則如下式所示：

(6)

其中，α為學習速率，一般取值在0.01～0.1之間。代價函數(shù)E對權值參數(shù)的求導計算如下：

(7)

2 基于多核片上網絡技術的可重構分層感知神經網絡設計

分層感知網絡模擬人體神經元網絡具有并行特點，每個神經元都與多核中的物理核對應，而神經元信息傳導與多核之間通信相似，因此，提出基于多核片上網絡系統(tǒng)[15-16]設計實現(xiàn)分層感知網絡。

2.1 多核片上網絡結構

MPSoC采用2D網格結構，集成了16個微處理器核，具備良好的并行性能。圖2為片上網絡一個節(jié)點內部結構，每個節(jié)點均含有一個網絡接口、RISC微處理器、SRAM及SRAM控制器以及片上網絡路由器。其中的一個節(jié)點還應包含通用串口模塊，用于協(xié)調整個系統(tǒng)節(jié)點間的數(shù)據交互和信息同步。

圖2 片上網絡節(jié)點內部結構

2.2 分層感知網絡結構實現(xiàn)

采用多核片上網絡系統(tǒng)實現(xiàn)分層感知神經網絡，多核中的每個物理核都映射為一個神經元，并且利用片上網絡分層技術將片上網絡節(jié)點分為不同層。圖3為基于多核片上網絡的分層可重構并行感知網絡結構，其中16個節(jié)點實現(xiàn)三層BP網絡結構，將輸入層映射為源層，包含6個節(jié)點；輸出層映射為感知層，包含2個節(jié)點；隱藏層映射為中間層，包含8個節(jié)點。目的層即輸出層，包含2個節(jié)點，其中一個節(jié)點用來計算誤差和預測輸出值，而另一個節(jié)點為預留，專門保存所有目的層誤差項、中間層權值、激活函數(shù)，并負責向源層發(fā)送誤差數(shù)據。

圖3 基于多核片上網絡的分層可重構并行感知網絡結構

采用多核片上網絡系統(tǒng)實現(xiàn)可重構感知神經網絡，其可重構性在于：

(1)使用多核片上網絡結構，可單獨在每個物理核中配置感知器，靈活構造不同的感知網絡結構，且并行性能較好。

(2)分層感知網絡的權值和激活函數(shù)單獨存儲在節(jié)點中，容易修改和編程。

2.3 分層感知網絡流量預測流程

圖4為分層可重構并行感知網絡流量預測流程。

圖4 分層可重構并行感知網絡流量預測流程

具體過程如下：在源層節(jié)點保存初始化網絡流量輸入值、中間層權值、閾值初始值，通過片上網絡傳遞給中間層所有節(jié)點進行前向傳播，并將計算結果傳輸?shù)侥康膶庸?jié)點。目的層中的計算節(jié)點計算網絡流量預測輸出值和誤差值，如果預測誤差滿足誤差要求，則預測結束輸出網絡流量預測值；如果不滿足預測誤差要求，則計算中間層和目的層權值以及偏置值的修正值，將結果傳輸?shù)筋A留節(jié)點。預留節(jié)點通過片上網絡傳遞給源層節(jié)點，重新進行感知預測過程。

3 實驗仿真分析

利用Altera公司的EP2S180FPGA demo開發(fā)系統(tǒng)進行算法驗證。利用實驗室Netflow流量分析工具從2017年3月6日10：00開始捕獲的1 000個時間點流量數(shù)據作為樣本數(shù)據，其中前908個數(shù)據用來訓練分層感知網絡，后92個數(shù)據作為測試樣本，驗證該網絡的預測性能。采用MATLAB實現(xiàn)BP網絡流量預測并與其預測精度進行比較。如圖5所示，提出的可重構并行感知網絡流量預測精度與BP網絡性能相差不多，而且可以通過更多的訓練得到相應的權值，提高了預測精度。

圖5 分層感知網絡流量預測精度比較

評價神經網絡硬件性能參數(shù)[17-18]一般采用每秒鐘每核執(zhí)行累加數(shù)目(connection per second per core,CPSPC)，即神經網絡每秒鐘執(zhí)行乘累加的數(shù)目與物理核數(shù)的比值。經過測試得出，該算法的CPSPC值為95 000，明顯高于專用神經網絡處理單元。

4 結束語

利用多核片上網絡技術實現(xiàn)分層感知網絡進行網絡流量預測，充分發(fā)揮神經網絡并行設計思想，同時利用多核結構實現(xiàn)感知網絡算法的可重構。仿真測試表明，該算法具有良好的預測精度，可擴展性好，并行度高，可以將其推廣到其他神經網絡的應用領域。

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