显著性检测-Archerzjc，
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FPGA---用FPGA加速机器学习应用(XILINX) & 内含与CPU,GPU比较　（2017xilinx的宣讲）

https://www.bilibili.com/video/av23770632

 

1- 开发语言

起初是verilog/VHDL硬件语言
现在是c/c++/opencl
基于模型的　matlab/simulink

2- CPU， GPU， FPGA比较

1 CPU

冯诺依曼架构：
intel的CPU,
X86的CPU, 
ARM的CPU

FPGA---用FPGA加速机器学习应用(XILINX) & 内含与CPU,GPU比较　（2017xilinx的宣讲）_第1张图片FPGA---用FPGA加速机器学习应用(XILINX) & 内含与CPU,GPU比较　（2017xilinx的宣讲）_第2张图片

1 大量的控制逻辑

2 大量的caches

3 ALU　运算单元alu不多，并行计算能力差1 CPU

2 GPU

绿色是计算单元　几千个cuda core　PS:貌似是

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黄色：控制
红色：cache
绿色：alu


1 有限的控制功能　GPU在控制方面很弱,
2 高吞吐率
3 在并行计算很强

cache很少：需要放数据高，很大的DDR

3 FPGA

 

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蓝色：DSP,硬件运算单元, 多的有几千个
绿色：BRAM, 由他得到数据给DSP运算, 取代了去DDR里面取数
浅蓝色: CLD　ps:貌似是　 查找表,触发器
1 边上有很多IO，可编程（高低速都有）
2 许多存储单元(片内取数,无需去DDR)　（有利于深度学习）

 

4 SOC with FPGA

黄色: 是传统的FPGA
上面部分: cpu, ddr的存储器,　外设（处理器的子系统，有多核arm处理器）
上面处理器　通过片内高速总线与　下面的FPGA互联，　
其实是放在　一个带　上面的soc,　
带ARM的FPGA, or是带可编程加速单元(FPGA)的ARM
 

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3- 深度学习 落地

1 深度学习：

1 训练　FPGA极极少用于训练，高性能的GPU完成
2 推演　FPGA用于这部分

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2 深度学习 挑战

1 计算大　2  存储带宽大　3 功耗大

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全连接，数据量大，memory bandwidth intensive 需要65000,000个数据的搬运, 需要大内存DDR 或者　放在片内

3 memory bandwidth 缩小方法

1 让神经网络稀疏

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2  量化, 浮点变整数　float32 ->int8

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4- FPGA优势

 

FPGA---用FPGA加速机器学习应用(XILINX) & 内含与CPU,GPU比较　（2017xilinx的宣讲）_第13张图片

 

卷积是独立的,映射到dsp,并行计算
数据搬运:如果放在ＤＤＲ取数速度慢，虽然计算得快，取数比较慢。解决办法：放在片内的单元

功耗GPU:２ｇhz 
FPGA: 500 m hz

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机器学习比较：与英伟达的tegra设备

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5- 软件算法实现之后　转化为硬件语言

ｃ matlab实现之后如何转化？

matlab有workflow支持xilinx的　zynq

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底层编译器，把c转化为硬件语言

 

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已有用matlab写了很多网络的实现

matconvnet

 

xilinx本身的开发工具

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HLx,输入是c/c++,opencl编写的程序，通过HLx编译生成RTL
生成IP挂到底层的。。。没听清

 

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关于SDSoc

１　面向的是基于linx的嵌入式操作系统
c/c++
２　profiling找出算法中哪个部分占用cpu资源比较多，标记函数，硬件加速

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工具自动完成

 

xilinx深度学习开发板

优化好了底层，只需调用即可，同时保持了底层的性能

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１　caffe 的prototxt

caffe model

底层已经帮我们实现了，底层的库可以理解为硬件的设计

２　分析网络结构，调度器把相应的指令换成硬件设计

 

 

 

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并行的运算单元

边上是buffer提供更好的性能

开发软件的人不用关心下面硬件的设计

 

下图是xilinx的开发板帮我们做好的

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relu激活函数
全连接层
softmax
带孔卷积
nms
最大池化　
l2正则化　
batch　批处理
卷积层

y表示使用了这个层

 

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ssd
googlenet
fcn
vgg
alexnet

这些网络在此做出的实现

googlenet举例子，121优化到370帧

 

下图是一些开发版

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zcu102  开发板
支持opencv，深度学习的算法：　
xFopencv xFdnn

下面是xilinx测试好的即插即用的设备（可插４个sensor）
sony IMX274　等

 

现有的demo:

１光流 +２深度视觉+３行人检测

sony摄像头，双目摄像头

１光流算法
２立体摄像头　立体匹配算法，产生深度图像
３训练好的model放在sd卡，做行人检测

上述同时运行

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２　FPGA　适合机器学习

３　基于模型的设计　　＆　　设计好的库，提高开发效率

 

 

一些可参考资源

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