FPGA程序中内存的实现方式

Xilinx zynq系列FPGA实现神经网络评估

本篇目录

1. 内存占用

    1.1 FPGA程序中内存的实现方式

    1.2 Zynq的BRAM内存大小

    1.3 一个卷积操作占用的内存

2. PipeCNN可实现性

    PipeCNN论文解析：用OpenCL实现FPGA上的大型卷积网络加速

    2.1 已实现的PipeCNN资源消耗

3. 实现大型神经网络的方法

4. Virtex-7高端FPGA概览、7系列FPGA相关文档

正文

0 Zynq7000系列概览

1 内存占用

1.1 FPGA程序中内存的实现方式

参阅xilinx文档UG998

FPGA并没有像软件那样用已有的cache，FPGA的HLS编译器会在FPGA中创建一个快速的memory architecture以最好的适应算法中的数据样式（data layout）。因此FPGA可以有相互独立的不同大小的内部存储空间，例如寄存器，移位寄存器，FIFOs和BRAMs。

寄存器：最快的内存结构，集成在在运算单元之中，获取不需要额外的时延。

移位寄存器：可以被当作一个数据序列，每一个数据可以在不同的运算之中被重复使用。将其中所有数据移动到相邻的存储设备中只需要一个时钟周期。

FIFO：只有一个输入和输出的数据序列，通常被用于循环或循环函数，细节会被HLS编译器处理。

BRAM：集成在FPGA fabric模块中的RAM，每个xilinx的FPGA中集成有多个这样的BRAM。可以被当作有以下特性的cache：1.不支持像处理器cache中那样的缓存一致性（cache coherency,collision）,不支持处理器中的一些逻辑类型。2.只在设备有电时保持内存。3.不同的BRAM块可以同时传输数据。

1.2 Zynq的BRAM内存大小

zynq 7z020的BRAM为4.9Mb，7z035的BRAM为17.6Mb（2.2MB）

1.3 一个卷积操作占用的内存

例如，我们实现的卷积函数，输入27×600，卷积核16×27，输出16×600，数据类型为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占用硬件资源为：

在vivado中搭建好系统，占用的资源为：

2 PipeCNN可实现性

PipeCNN是一个基于OpenCL的FPGA实现大型卷积网络的加速器。

PipeCNN解析文档：

PipeCNN论文解析：用OpenCL实现FPGA上的大型卷积网络加速

github地址：https://github.com/doonny/PipeCNN#how-to-use

2.1 已实现的PipeCNN资源消耗

对于Altera FPGA，运用 Intel's OpenCL SDK v16.1 toolset.

对于Xilinx FPGAs, the SDAccel development environment v2017.2 can be used.

Xilinx's KCU1500 (XCKU115 FPGA)（已经有xilin的板子实现过pipeCNN，但是型号比zynq高很多）

硬件资源可以被三个宏调控，device/hw_param.cl. Change the following macros

VEC_SIZE

LANE_NUM

CONV_GP_SIZE_X

消耗资源为：

3 实现大型神经网络的方法

方案一：压缩模型到<2.2MB，可实现在BRAM中

优点：1.速度快 2.实现方便

缺点：1.模型压缩难度 2.难以实现大型网络

方案二：用FPGA调用DDR

优点：1.速度中等 2.可实现大型网络

缺点：调用DDR有难度，开发周期长

方案三：用片上单片机调用DDR（插入SD卡）分包传入IPcore运算

优点：可实现大型网络

缺点：速度较慢

4 Virtex-7高端FPGA概览

Virtex-7为高端FPGA，比Zynq高了一个档次。

7系列FPGA相关文档：

原文标题：Xilinx Zynq系列FPGA实现神经网络中相关资源评估

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