Xilinx zynq系列FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估
本篇目錄
1. 內(nèi)存占用
1.1FPGA程序中內(nèi)存的實現(xiàn)方式
1.2Zynq的BRAM內(nèi)存大小
1.3一個卷積操作占用的內(nèi)存
2. PipeCNN可實現(xiàn)性
PipeCNN論文解析:用OpenCL實現(xiàn)FPGA上的大型卷積網(wǎng)絡(luò)加速
2.1已實現(xiàn)的PipeCNN資源消耗
3. 實現(xiàn)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法
4. Virtex-7高端FPGA概覽、7系列FPGA相關(guān)文檔
正文
0Zynq7000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)。
1.2Zynq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 operationfor (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:
2PipeCNN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 SDKv16.1 toolset.
對于Xilinx FPGAs, theSDAcceldevelopment environment v2017.2 can be used.
Xilinx'sKCU1500(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
4Virtex-7高端FPGA概覽
Virtex-7為高端FPGA,比Zynq高了一個檔次。
7系列FPGA相關(guān)文檔:
責(zé)任編輯:lq
-
FPGA
+關(guān)注
關(guān)注
1645文章
22050瀏覽量
618472 -
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4814瀏覽量
103616 -
Xilinx
+關(guān)注
關(guān)注
73文章
2185瀏覽量
125343
原文標題:Xilinx Zynq系列FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)資源評估
文章出處:【微信號:HXSLH1010101010,微信公眾號:FPGA技術(shù)江湖】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
基于FPGA搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟解析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮框架 (NNCF) 中的過濾器修剪統(tǒng)計數(shù)據(jù)怎么查看?
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)入門:簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與實現(xiàn)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)工具與框架
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 如何實現(xiàn)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
[XILINX] 正點原子ZYNQ7035/7045/7100開發(fā)板發(fā)布、ZYNQ 7000系列、雙核ARM、PCIe2.0、SFPX2!
FPGA在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用
分享幾個用FPGA實現(xiàn)的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

評論