今天給大俠帶來(lái)在FPAG技術(shù)交流群里平時(shí)討論的問(wèn)題答疑合集，以后還會(huì)多推出本系列，話不多說(shuō)，上貨。

交流問(wèn)題

Q：大佬們，誰(shuí)做過(guò)FPGA 的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）算法加速么？除了1D-CNN，還有哪些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以在FPGA上加速？

A：以下是一個(gè)基于 FPGA 的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）算法加速實(shí)現(xiàn)的案例，僅供參考：

項(xiàng)目案例概述：

該項(xiàng)目旨在通過(guò) FPGA 實(shí)現(xiàn) 1D-CNN 的加速，以提高對(duì)一維序列數(shù)據(jù)的處理速度。項(xiàng)目先使用 Python 代碼實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練和推理過(guò)程獲得權(quán)重，再將推理過(guò)程移植到 FPGA 上進(jìn)行。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：

具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包含了卷積層、池化層、批標(biāo)準(zhǔn)化層、全局池化、二值化卷積、全連接層、激活函數(shù)層等，一共分為 17 層，在 FPGA 實(shí)現(xiàn)時(shí)將其劃分為 7 個(gè)大層。

FPGA 架構(gòu)：

包含按鍵消抖、串口接收、串口發(fā)送、卷積算法等模塊。

FPGA 端口定義：

module fpga_top(
    input sys_clk, //外部50M時(shí)鐘
    input sys_rst_n, //外部復(fù)位信號(hào)，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(fā)送端口
);

操作步驟：

加載程序，打開(kāi)串口，波特率：9600。

按下 key0，將串口 RAM 地址清零。

將準(zhǔn)備好的輸入數(shù)據(jù)通過(guò)串口下發(fā)給 FPGA（以 16 進(jìn)制格式發(fā)送）。

按下 key1，啟動(dòng)卷積推理運(yùn)算。

運(yùn)算完成后，結(jié)果將以串口形式返回。

串口接收端：設(shè)置為 ASCII 碼格式接收，將返回最大值對(duì)應(yīng)的索引值。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積層的 Verilog 代碼示例，用于說(shuō)明如何在 FPGA 中實(shí)現(xiàn)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(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的一維卷積層。

clk 為時(shí)鐘信號(hào)，reset 為復(fù)位信號(hào)，input_data 為輸入數(shù)據(jù)，kernel 為卷積核，output_data 為輸出數(shù)據(jù) 。

模塊內(nèi)部使用了兩個(gè)數(shù)組 temp_result 來(lái)臨時(shí)存儲(chǔ)中間結(jié)果。在時(shí)鐘上升沿或復(fù)位信號(hào)有效時(shí)，根據(jù)復(fù)位信號(hào)的狀態(tài)對(duì)輸出數(shù)據(jù)和臨時(shí)結(jié)果進(jìn)行初始化或執(zhí)行卷積計(jì)算。卷積計(jì)算通過(guò)嵌套的循環(huán)實(shí)現(xiàn)，將輸入數(shù)據(jù)與卷積核對(duì)應(yīng)元素相乘并累加，得到卷積結(jié)果。最后將臨時(shí)結(jié)果賦值給輸出數(shù)據(jù)。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)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(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的一維池化層。

同樣包含時(shí)鐘信號(hào) clk、復(fù)位信號(hào) reset、輸入數(shù)據(jù) input_data 和輸出數(shù)據(jù) output_data。

在復(fù)位時(shí)將輸出數(shù)據(jù)初始化為 0。在正常工作時(shí)，對(duì)于每個(gè)池化窗口，選擇窗口內(nèi)的最大值作為池化結(jié)果。通過(guò)比較輸入數(shù)據(jù)中每個(gè)池化窗口內(nèi)的元素，將最大值賦給輸出數(shù)據(jù)。

通過(guò)將上述卷積層和池化層等模塊按照網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行組合和連接，就可以構(gòu)建完整的 1D-CNN 加速器，并在 FPGA 上實(shí)現(xiàn)對(duì)一維序列數(shù)據(jù)的高效處理。

除了1D-CNN，還有哪些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以在FPGA上加速？

1、二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2D - CNN）

算法原理：

2D - CNN 主要用于處理具有二維結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像。它通過(guò)卷積層中的卷積核在圖像的二維平面上滑動(dòng)，提取圖像的特征。例如，在圖像分類(lèi)任務(wù)中，卷積核可以提取邊緣、紋理等特征。每個(gè)卷積核會(huì)生成一個(gè)特征圖，多個(gè)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(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要的特征信息。常見(jiàn)的池化方式有最大池化和平均池化，最大池化選擇每個(gè)池化區(qū)域內(nèi)的最大值作為輸出，平均池化則計(jì)算池化區(qū)域內(nèi)的平均值。

FPGA 加速優(yōu)勢(shì)：

可以對(duì)卷積和池化操作進(jìn)行并行計(jì)算。FPGA 能夠同時(shí)處理多個(gè)像素點(diǎn)的卷積運(yùn)算，通過(guò)合理的資源分配和流水線設(shè)計(jì)，大大提高計(jì)算速度。例如，對(duì)于一個(gè)的卷積核，F(xiàn)PGA 可以同時(shí)對(duì)多個(gè)的圖像區(qū)域進(jìn)行卷積計(jì)算，而不是像 CPU 那樣順序處理。

利用片上存儲(chǔ)資源（如 BRAM）緩存圖像數(shù)據(jù)和中間結(jié)果，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_(kāi)銷(xiāo)。因?yàn)樵谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程中，數(shù)據(jù)的頻繁讀取和寫(xiě)入會(huì)消耗大量時(shí)間，F(xiàn)PGA 的片上存儲(chǔ)可以在一定程度上緩解這個(gè)問(wèn)題。

應(yīng)用案例：

在圖像識(shí)別領(lǐng)域，如人臉識(shí)別系統(tǒng)。通過(guò) FPGA 加速的 2D - CNN 可以快速處理攝像頭采集的圖像，識(shí)別出人臉的特征，用于門(mén)禁系統(tǒng)、安防監(jiān)控等場(chǎng)景。

2、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM、GRU）

算法原理：

RNN 是一種專(zhuān)門(mén)用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的特點(diǎn)是具有循環(huán)連接，使得網(wǎng)絡(luò)能夠記住之前的信息。例如，在自然語(yǔ)言處理中的文本生成任務(wù)中，RNN 可以根據(jù)前面的單詞來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞。

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是 RNN 的一種變體，它通過(guò)引入門(mén)控機(jī)制（輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)）來(lái)解決 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題，從而能夠更好地處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)。門(mén)控循環(huán)單元（GRU）則是另一種簡(jiǎn)化的變體，它將輸入門(mén)和遺忘門(mén)合并為一個(gè)更新門(mén)，減少了參數(shù)數(shù)量，提高了計(jì)算效率。

FPGA 加速優(yōu)勢(shì)：

FPGA 可以定制化硬件電路來(lái)實(shí)現(xiàn) RNN 的循環(huán)結(jié)構(gòu)，減少循環(huán)計(jì)算的延遲。對(duì)于 LSTM 和 GRU 中的復(fù)雜門(mén)控操作，F(xiàn)PGA 可以通過(guò)并行計(jì)算和流水線技術(shù)加速這些操作。

利用 FPGA 的可重構(gòu)性，根據(jù)不同的序列長(zhǎng)度和任務(wù)需求，靈活調(diào)整硬件資源的分配，優(yōu)化計(jì)算性能。

應(yīng)用案例：

在語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中，RNN 及其變體可以用于處理語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間序列。FPGA 加速后的 RNN 能夠更快地對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取和序列建模，提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率和速度。

3、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）

算法原理：

DNN 是一種包含多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)層層堆疊的神經(jīng)元來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征。它的訓(xùn)練過(guò)程通常使用反向傳播算法來(lái)調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，以最小化預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)結(jié)果之間的誤差。

FPGA 加速優(yōu)勢(shì)：

FPGA 能夠?qū)?DNN 中的矩陣乘法等核心運(yùn)算進(jìn)行加速。矩陣乘法在 DNN 中占據(jù)了大量的計(jì)算資源，F(xiàn)PGA 可以通過(guò)并行乘法器和加法器陣列來(lái)高效地執(zhí)行矩陣乘法。

可以定制數(shù)據(jù)通路，優(yōu)化數(shù)據(jù)在不同層之間的流動(dòng)，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。例如，通過(guò)合理安排存儲(chǔ)資源和計(jì)算單元的連接，使數(shù)據(jù)能夠快速地從一層傳遞到下一層進(jìn)行計(jì)算。

應(yīng)用案例：

在推薦系統(tǒng)中，DNN 用于對(duì)用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)（如瀏覽歷史、購(gòu)買(mǎi)記錄等）進(jìn)行建模，以預(yù)測(cè)用戶(hù)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(hù)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)生成推薦結(jié)果。

等等……

本次答疑分享就到這里，后續(xù)還會(huì)持續(xù)推出本系列。