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(jīng)網(wǎng)絡（1D-CNN）算法加速么？除了1D-CNN，還有哪些神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡（1D-CNN）算法加速實現(xiàn)的案例，僅供參考：

項目案例概述：

該項目旨在通過 FPGA 實現(xiàn) 1D-CNN 的加速，以提高對一維序列數(shù)據(jù)的處理速度。項目先使用 Python 代碼實現(xiàn)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(wǎng)絡結構：

具體網(wǎng)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(shù)層等，一共分為 17 層，在 FPGA 實現(xiàn)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(fā)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(fā)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(shù)據(jù)通過串口下發(fā)給 FPGA（以 16 進制格式發(fā)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(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 模塊實現(xiàn)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(shù)據(jù)，kernel 為卷積核，output_data 為輸出數(shù)據(jù) 。

模塊內(nèi)部使用了兩個數(shù)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(jù)復位信號的狀態(tài)對輸出數(shù)據(jù)和臨時結果進行初始化或執(zhí)行卷積計算。卷積計算通過嵌套的循環(huán)實現(xiàn)，將輸入數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

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(xiàn)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(shù)據(jù) input_data 和輸出數(shù)據(jù) output_data。

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

通過將上述卷積層和池化層等模塊按照網(wǎng)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(xiàn)對一維序列數(shù)據(jù)的高效處理。

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

1、二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（2D - CNN）

算法原理：

2D - CNN 主要用于處理具有二維結構的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)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(qū)域內(nèi)的最大值作為輸出，平均池化則計算池化區(qū)域內(nèi)的平均值。

FPGA 加速優(yōu)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，F(xiàn)PGA 可以同時對多個的圖像區(qū)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(shù)據(jù)和中間結果，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷。因為在神經(jīng)網(wǎng)絡計算過程中，數(shù)據(jù)的頻繁讀取和寫入會消耗大量時間，F(xiàn)PGA 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(tǒng)。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(tǒng)、安防監(jiān)控等場景。

2、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，它的特點是具有循環(huán)連接，使得網(wǎng)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(jù)前面的單詞來預測下一個單詞。

長短期記憶網(wǎng)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(shù)據(jù)。門控循環(huán)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(shù)數(shù)量，提高了計算效率。

FPGA 加速優(yōu)勢：

FPGA 可以定制化硬件電路來實現(xiàn) RNN 的循環(huán)結構，減少循環(huán)計算的延遲。對于 LSTM 和 GRU 中的復雜門控操作，F(xiàn)PGA 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(jù)不同的序列長度和任務需求，靈活調(diào)整硬件資源的分配，優(yōu)化計算性能。

應用案例：

在語音識別系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡（DNN）

算法原理：

DNN 是一種包含多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡，通過層層堆疊的神經(jīng)元來學習數(shù)據(jù)的復雜特征。它的訓練過程通常使用反向傳播算法來調(diào)整神經(jīng)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(yōu)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(jù)了大量的計算資源，F(xiàn)PGA 可以通過并行乘法器和加法器陣列來高效地執(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，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。例如，通過合理安排存儲資源和計算單元的連接，使數(shù)據(jù)能夠快速地從一層傳遞到下一層進行計算。

應用案例：

在推薦系統(tǒng)中，DNN 用于對用戶的行為數(shù)據(jù)（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(shù)據(jù)，實時生成推薦結果。

等等……

本次答疑分享就到這里，后續(xù)還會持續(xù)推出本系列。