0、Zynq7000系列概覽
1、內(nèi)存占用
1.1 FPGA程序中內(nèi)存的實現(xiàn)方式
參閱xilinx文檔UG998
FPGA并沒有像軟件那樣用已有的cache,F(xiàn)PGA的HLS編譯器會在FPGA中創(chuàng)建一個快速的memory architecture以最好的適應(yīng)算法中的數(shù)據(jù)樣式(data layout)。因此FPGA可以有相互獨立的不同大小的內(nèi)部存儲空間,例如寄存器,移位寄存器,F(xiàn)IFOs和BRAMs。
寄存器:最快的內(nèi)存結(jié)構(gòu),集成在在運算單元之中,獲取不需要額外的時延。
移位寄存器:可以被當(dāng)作一個數(shù)據(jù)序列,每一個數(shù)據(jù)可以在不同的運算之中被重復(fù)使用。將其中所有數(shù)據(jù)移動到相鄰的存儲設(shè)備中只需要一個時鐘周期。
FIFO:只有一個輸入和輸出的數(shù)據(jù)序列,通常被用于循環(huán)或循環(huán)函數(shù),細節(jié)會被HLS編譯器處理。
BRAM:集成在FPGA fabric模塊中的RAM,每個xilinx的FPGA中集成有多個這樣的BRAM??梢员划?dāng)作有以下特性的cache:1.不支持像處理器cache中那樣的緩存一致性(cache coherency,collision),不支持處理器中的一些邏輯類型。2.只在設(shè)備有電時保持內(nèi)存。3.不同的BRAM塊可以同時傳輸數(shù)據(jù)。
1.2?Zynq的BRAM內(nèi)存大小
zynq 7z020的BRAM為4.9Mb,7z035的BRAM為17.6Mb(2.2MB)
1.3?一個卷積操作占用的內(nèi)存
例如,我們實現(xiàn)的卷積函數(shù),輸入27×600,卷積核16×27,輸出16×600,數(shù)據(jù)類型為float。
//convolution operation
????????for (i = 0; i < 16; i++) {
for (j = 0; j < 600; j++) {
result = 0;
for (k = 0; k < 27; k++) {
temp = weights[i*27+k] * buf_in[k*600+j];
result += temp;
}
buf_out[i*600+j] = result;
}
}
在HLS中生成的IPcore占用硬件資源為:
在vivado中搭建好系統(tǒng),占用的資源為:
2、PipeCNN可實現(xiàn)性
PipeCNN是一個基于OpenCL的FPGA實現(xiàn)大型卷積網(wǎng)絡(luò)的加速器。
PipeCNN解析文檔:
PipeCNN論文解析:用OpenCL實現(xiàn)FPGA上的大型卷積網(wǎng)絡(luò)加速
github地址:https://github.com/doonny/PipeCNN#how-to-use
2.1 已實現(xiàn)的PipeCNN資源消耗
對于Altera FPGA,運用?Intel's OpenCL SDK?v16.1 toolset.
對于Xilinx FPGAs, the?SDAccel?development environment v2017.2 can be used.
Xilinx's?KCU1500?(XCKU115 FPGA)(已經(jīng)有xilin的板子實現(xiàn)過pipeCNN,但是型號比zynq高很多)
硬件資源可以被三個宏調(diào)控,device/hw_param.cl. Change the following macros
VEC_SIZE
LANE_NUM
CONV_GP_SIZE_X
消耗資源為:
3、實現(xiàn)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法
方案一:壓縮模型到<2.2MB,可實現(xiàn)在BRAM中
優(yōu)點:1.速度快 2.實現(xiàn)方便
缺點:1.模型壓縮難度 2.難以實現(xiàn)大型網(wǎng)絡(luò)
方案二:用FPGA調(diào)用DDR
優(yōu)點:1.速度中等 2.可實現(xiàn)大型網(wǎng)絡(luò)
缺點:調(diào)用DDR有難度,開發(fā)周期長
方案三:用片上單片機調(diào)用DDR(插入SD卡)分包傳入IPcore運算
優(yōu)點:可實現(xiàn)大型網(wǎng)絡(luò)
缺點:速度較慢
4、Virtex-7高端FPGA概覽
Virtex-7為高端FPGA,比Zynq高了一個檔次。