卷积函数的FPGA实现（二）卷积的相乘累加单元的实现

背景：已经实现了卷积操作的权重与数据从DRAM到BRAM上软件的仿真。现在需要实现处理单元的实现。

目的：编写卷积IPcore的处理单元。

目录

一、循环嵌套及子函数的顺序

二、processAll_channelOut

2.1 函数功能

2.2 主程序之中的嵌套

三、processInputChannel

3.1 函数的实现

3.2 程序之中嵌套的位置

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一、循环嵌套及子函数的顺序

嵌套顺序为下面顺序，原来为嵌套for循环，而我们改为了两个循环函数。分别为processAll_channelOut， processInputChannel，这两个函数与相应的循环对应关系为下面所示。

初始化层信息，一次性的读入权重，读取前两行像素
for row in height{
  加载图像的行
  for col in width{
      for channel_in{
         processInputChannel:{
             读入pixel_buffer
             processAll_channelOut:{
                   for channel_out{
                         读入Weight_buffer
                         MACC
                         OBRAM的累加
                   }
             }//end processAll_channelOut function
          }//end processInputChannel function
       }//end channel_in loop
          for channel_out{
             加bias，加ReLU
             将OBRAM写回DRAM
          }
  }//end col loop
}//end row loop

二、processAll_channelOut

2.1 函数功能

在for channel out循环之中，封装了三个功能：

•         读入Weight_buffer
•         MACC
•         OBRAM的累加

void ProcessingElement::processAll_channelOut(const int out_Channel_Num, const int cur_ci,const float pixel_buffer[9]){
#pragma HLS unroll factor = N_PE
#pragma HLS PIPELINE II = 1
L_CH_OUT:
  for(int cur_co=0;cur_co

2.2 主程序之中的嵌套

//...外面几层for循环之中的for channel in循环
for(cur_channel_in=0;cur_channel_in

三、processInputChannel

for in_channel的循环之中有processInputChannel函数，该函数内实现：

•   加载当前channel的pixel_buffer
•   processAll_channelOut

3.1 函数的实现

void ProcessingElement::processInputChannel(const int cur_row_times_stride,const int cur_col_times_stride,const int cur_ci, const int out_channelNum){
#pragma HLS inline off
#pragma HLS FUNCTION_INSTANTIATE variable = cur_ci
#pragma HLS dataflow	
	int cur_channel_in=cur_ci;
	float pixel_buffer[9];
	ProcessingElement::loadPixel_buffer(cur_row_times_stride, cur_col_times_stride,cur_channel_in, pixel_buffer);
	ProcessingElement::processAll_channelOut(out_channelNum, cur_channel_in,pixel_buffer);
};

3.2 程序之中嵌套的位置

for(cur_channel_in=0;cur_channel_in

至此，我们完全将我们的IPcore的c代码端改为与zynqNet一致的结构。下面我们需要对相应的代码进行HLS预编译指令的优化。