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FPAG技術問題合集

FPGA技術江湖 ? 來源:FPGA技術江湖 ? 2024-12-07 10:05 ? 次閱讀

今天給大俠帶來在FPAG技術交流群里平時討論的問題答疑合集,以后還會多推出本系列,話不多說,上貨。

交流問題

Q:大佬們,誰做過FPGA 的一維卷積神經網絡(1D-CNN)算法加速么?除了1D-CNN,還有哪些神經網絡算法可以在FPGA上加速?

A:以下是一個基于 FPGA 的一維卷積神經網絡(1D-CNN)算法加速實現的案例,僅供參考:

項目案例概述:

該項目旨在通過 FPGA 實現 1D-CNN 的加速,以提高對一維序列數據的處理速度。項目先使用 Python 代碼實現訓練和推理過程獲得權重,再將推理過程移植到 FPGA 上進行。

網絡結構:

具體網絡結構包含了卷積層、池化層、批標準化層、全局池化、二值化卷積、全連接層、激活函數層等,一共分為 17 層,在 FPGA 實現時將其劃分為 7 個大層。

FPGA 架構:

包含按鍵消抖、串口接收、串口發送、卷積算法等模塊。

FPGA 端口定義:

module fpga_top(
    input sys_clk, //外部50M時鐘
    input sys_rst_n, //外部復位信號,低有效
    input [1:0] key, //按鍵,低有效
    output [1:0] led, //LED,低有效-未使用
    input uart_rxd, //UART接收端口
    output uart_txd //UART發送端口
);

操作步驟:

加載程序,打開串口,波特率:9600。

按下 key0,將串口 RAM 地址清零。

將準備好的輸入數據通過串口下發給 FPGA(以 16 進制格式發送)。

按下 key1,啟動卷積推理運算。

運算完成后,結果將以串口形式返回。

串口接收端:設置為 ASCII 碼格式接收,將返回最大值對應的索引值。

以下是一個簡單的卷積層的 Verilog 代碼示例,用于說明如何在 FPGA 中實現卷積操作:

module convolution_layer #(parameter DATA_WIDTH = 8, parameter KERNEL_SIZE = 3, parameter INPUT_SIZE = 16, parameter OUTPUT_SIZE = 14)(
    input clk,
    input reset,
    input signed [DATA_WIDTH-1:0] input_data [INPUT_SIZE-1:0],
    input signed [DATA_WIDTH-1:0] kernel [KERNEL_SIZE-1:0],
    output reg signed [DATA_WIDTH-1:0] output_data [OUTPUT_SIZE-1:0]
);


    reg signed [DATA_WIDTH-1:0] temp_result [OUTPUT_SIZE-1:0];
    integer i, j, k;


    always @(posedge clk or posedge reset) begin
        if(reset) begin
            for(i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i = i + 1) begin
                output_data[i] <= 0;
                temp_result[i] <= 0;
            end
        end else begin
            for(i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i = i + 1) begin
                temp_result[i] <= 0;
                for(j = 0; j < KERNEL_SIZE; j = j + 1) begin
                    temp_result[i] <= temp_result[i] + input_data[i + j] * kernel[j];
                end
            end
            for(i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i = i + 1) begin
                output_data[i] <= temp_result[i];
            end
        end
    end


endmodule

在上述代碼中,convolution_layer 模塊實現了一個簡單的一維卷積層。

clk 為時鐘信號,reset 為復位信號,input_data 為輸入數據,kernel 為卷積核,output_data 為輸出數據 。

模塊內部使用了兩個數組 temp_result 來臨時存儲中間結果。在時鐘上升沿或復位信號有效時,根據復位信號的狀態對輸出數據和臨時結果進行初始化或執行卷積計算。卷積計算通過嵌套的循環實現,將輸入數據與卷積核對應元素相乘并累加,得到卷積結果。最后將臨時結果賦值給輸出數據。

以下是一個簡單的池化層的 Verilog 代碼示例

module pooling_layer #(parameter DATA_WIDTH = 8, parameter POOL_SIZE = 2, parameter INPUT_SIZE = 14, parameter OUTPUT_SIZE = 7)(
    input clk,
    input reset,
    input signed [DATA_WIDTH-1:0] input_data [INPUT_SIZE-1:0],
    output reg signed [DATA_WIDTH-1:0] output_data [OUTPUT_SIZE-1:0]
);


    integer i, j;


    always @(posedge clk or posedge reset) begin
        if(reset) begin
            for(i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i = i + 1) begin
                output_data[i] <= 0;
            end
        end else begin
            for(i = 0; i < OUTPUT_SIZE; i = i + 1) begin
                output_data[i] <= input_data[i * POOL_SIZE];
                for(j = 1; j < POOL_SIZE; j = j + 1) begin
                    if(input_data[i * POOL_SIZE + j] > output_data[i]) begin
                        output_data[i] <= input_data[i * POOL_SIZE + j];
                    end
                end
            end
        end
    end


endmodule

pooling_layer 模塊實現了一個簡單的一維池化層。

同樣包含時鐘信號 clk、復位信號 reset、輸入數據 input_data 和輸出數據 output_data。

在復位時將輸出數據初始化為 0。在正常工作時,對于每個池化窗口,選擇窗口內的最大值作為池化結果。通過比較輸入數據中每個池化窗口內的元素,將最大值賦給輸出數據。

通過將上述卷積層和池化層等模塊按照網絡結構進行組合和連接,就可以構建完整的 1D-CNN 加速器,并在 FPGA 上實現對一維序列數據的高效處理。

除了1D-CNN,還有哪些神經網絡算法可以在FPGA上加速?

1、二維卷積神經網絡(2D - CNN)

算法原理:

2D - CNN 主要用于處理具有二維結構的數據,如圖像。它通過卷積層中的卷積核在圖像的二維平面上滑動,提取圖像的特征。例如,在圖像分類任務中,卷積核可以提取邊緣、紋理等特征。每個卷積核會生成一個特征圖,多個卷積核則可以提取多種不同的特征。

池化層通常在卷積層之后,用于減少數據的維度,同時保留重要的特征信息。常見的池化方式有最大池化和平均池化,最大池化選擇每個池化區域內的最大值作為輸出,平均池化則計算池化區域內的平均值。

FPGA 加速優勢:

可以對卷積和池化操作進行并行計算。FPGA 能夠同時處理多個像素點的卷積運算,通過合理的資源分配和流水線設計,大大提高計算速度。例如,對于一個的卷積核,FPGA 可以同時對多個的圖像區域進行卷積計算,而不是像 CPU 那樣順序處理。

利用片上存儲資源(如 BRAM)緩存圖像數據和中間結果,減少數據傳輸的開銷。因為在神經網絡計算過程中,數據的頻繁讀取和寫入會消耗大量時間,FPGA 的片上存儲可以在一定程度上緩解這個問題。

應用案例:

在圖像識別領域,如人臉識別系統。通過 FPGA 加速的 2D - CNN 可以快速處理攝像頭采集的圖像,識別出人臉的特征,用于門禁系統、安防監控等場景。

2、循環神經網絡(RNN)及其變體(LSTM、GRU)

算法原理:

RNN 是一種專門用于處理序列數據的神經網絡,它的特點是具有循環連接,使得網絡能夠記住之前的信息。例如,在自然語言處理中的文本生成任務中,RNN 可以根據前面的單詞來預測下一個單詞。

長短期記憶網絡(LSTM)是 RNN 的一種變體,它通過引入門控機制(輸入門、遺忘門和輸出門)來解決 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸問題,從而能夠更好地處理長序列數據。門控循環單元(GRU)則是另一種簡化的變體,它將輸入門和遺忘門合并為一個更新門,減少了參數數量,提高了計算效率。

FPGA 加速優勢:

FPGA 可以定制化硬件電路來實現 RNN 的循環結構,減少循環計算的延遲。對于 LSTM 和 GRU 中的復雜門控操作,FPGA 可以通過并行計算和流水線技術加速這些操作。

利用 FPGA 的可重構性,根據不同的序列長度和任務需求,靈活調整硬件資源的分配,優化計算性能。

應用案例:

語音識別系統中,RNN 及其變體可以用于處理語音信號的時間序列。FPGA 加速后的 RNN 能夠更快地對語音信號進行特征提取和序列建模,提高語音識別的準確率和速度。

3、深度神經網絡(DNN)

算法原理:

DNN 是一種包含多個隱藏層的神經網絡,通過層層堆疊的神經元來學習數據的復雜特征。它的訓練過程通常使用反向傳播算法來調整神經元之間的連接權重,以最小化預測結果與真實結果之間的誤差。

FPGA 加速優勢:

FPGA 能夠對 DNN 中的矩陣乘法等核心運算進行加速。矩陣乘法在 DNN 中占據了大量的計算資源,FPGA 可以通過并行乘法器和加法器陣列來高效地執行矩陣乘法。

可以定制數據通路,優化數據在不同層之間的流動,減少數據傳輸的瓶頸。例如,通過合理安排存儲資源和計算單元的連接,使數據能夠快速地從一層傳遞到下一層進行計算。

應用案例:

在推薦系統中,DNN 用于對用戶的行為數據(如瀏覽歷史、購買記錄等)進行建模,以預測用戶可能感興趣的商品。FPGA 加速的 DNN 可以更快地處理大量的用戶數據,實時生成推薦結果。

等等……

本次答疑分享就到這里,后續還會持續推出本系列。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:基于 FPGA 的一維卷積神經網絡(1D-CNN)算法加速

文章出處:【微信號:HXSLH1010101010,微信公眾號:FPGA技術江湖】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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