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【国产FPGA+OMAPL138开发板体验】(原创)5.FPGA的AI加速源代码

嗨,亲爱的工程师、学生和爱好者们,我来啦!欢迎来到神秘的星嵌世界!如果你是一位FPGA工程师或者对嵌入式异构技术感兴趣,那么你来到的地方绝对没错!今天,我们将一起探索一个令人惊叹的星嵌基于TI OMAP-L138(定点/浮点DSP C674x+ARM9)+ FPGA处理器的开发板。
image.png

编写一个用于AI加速的FPGA程序是一个相当复杂的过程,涉及硬件描述语言(如VHDL或Verilog)以及针对特定FPGA架构的优化。以下是我写的一个简化版的代码,用来展示FPGA如何加速AI计算中的某个简单操作(比如矩阵乘法)。

// Verilog代码,用于FPGA上的AI加速操作
module AI_Matrix_Multiplier (
    input wire clk,              // 时钟信号
    input wire reset,            // 复位信号
    input wire [7:0] A[15:0],    // 第一个8x8矩阵A
    input wire [7:0] B[15:0],    // 第二个8x8矩阵B
    output reg [7:0] C[15:0]     // 结果矩阵C
);

// 初始化输出矩阵C
initial begin
    C = 8'b0;
end

// 矩阵乘法操作的伪代码
always @(posedge clk or posedge reset) begin
    if (reset) begin
        // 如果复位信号被触发,重置输出矩阵C
        C <= 8'b0;
    end else begin
        // 开始矩阵乘法计算
        for (int i = 0; i < 8; i = i + 1) begin
            for (int j = 0; j < 8; j = j + 1) begin
                C[i][j] = 0;
                for (int k = 0; k < 8; k = k + 1) begin
                    // 累加计算每个元素
                    C[i][j] = C[i][j] + (A[i][k] * B[k][j]);
                end
            end
        end
    end
end

endmodule

image.png

接下来,我逐行解释上面的代码:

// Verilog代码,用于演示FPGA上的AI加速操作
module AI_Matrix_Multiplier (
    // 时钟信号,就像AI的心跳一样
    input wire clk,              
    // 复位信号,就像AI的“重启”按钮
    input wire reset,            
    // 矩阵A,就像AI的“大脑”的一部分
    input wire [7:0] A[15:0],    
    // 矩阵B,另一部分的“大脑”
    input wire [7:0] B[15:0],    
    // 结果矩阵C,AI计算后的“想法”
    output reg [7:0] C[15:0]     
);

// 初始化输出矩阵C,就像AI开始时的“空白思维”
initial begin
    C = 8'b0;
end

// 矩阵乘法操作的伪代码,就像AI开始思考一样
always @(posedge clk or posedge reset) begin
    if (reset) begin
        // 如果复位信号被触发,AI开始“清空思维”,准备重新计算
        C <= 8'b0;
    end else begin
        // 开始矩阵乘法计算,就像AI开始解决一个复杂问题
        for (int i = 0; i < 8; i = i + 1) begin
            for (int j = 0; j < 8; j = j + 1) begin
                // 初始化每个“想法”为0,就像AI开始思考一个新的概念
                C[i][j] = 0;
                for (int k = 0; k < 8; k = k + 1) begin
                    // 累加计算每个元素,就像AI不断考虑各种可能性
                    C[i][j] = C[i][j] + (A[i][k] * B[k][j]);
                end
            end
        end
    end
end

// 结束模块定义,就像AI完成了一个思考过程
endmodule

image.png

请注意,FPGA编程通常涉及高度优化和并行处理,而且通常会使用硬件加速器来进一步提升性能。我写的这个简化的代码只是为了帮助理解FPGA如何可能参与AI计算的过程。在实际的FPGA AI加速项目中,还需要考虑如何有效地处理数据流、优化内存访问、并行化计算单元以及处理复杂的数据依赖关系等问题。编写FPGA用于AI加速的程序可不是一件简单的事,它涉及到硬件描述语言和并行计算的知识。下面我的目标是加速一个简单的全连接神经网络层,现在开始写代码:

// 导入必要的库
module ai_accelerator (
    input wire clk,            // 时钟信号,就像是我们的大脑脉冲
    input wire reset,          // 复位信号,让我们的大脑清零
    input wire [31:0] input,   // 输入数据,就像是我们吃的食物
    output wire [31:0] output  // 输出数据,就像是我们思考后的答案
);

// 声明一些内部变量和参数
reg [31:0] weights[0:99];     // 权重,就像是我们大脑里的神经元连接强度
reg [31:0] accumulator;       // 累加器,用来暂存计算结果

// 初始化权重,这里我们随机初始化它们
initial begin
    for (int i = 0; i < 100; i = i + 1) begin
        weights[i] = $random;
    end
end

// 主逻辑部分
always @(posedge clk or posedge reset) begin
    if (reset) begin
        // 如果收到复位信号,就清零所有寄存器
        accumulator <= 32'b0;
    end else begin
        // 否则,开始计算
        accumulator <= 32'b0;
        for (int i = 0; i < 100; i = i + 1) begin
            // 对输入数据和权重进行乘法操作,并累加到累加器
            accumulator <= accumulator + (input * weights[i]);
        end
        // 输出计算结果
        output <= accumulator;
    end
end

endmodule

现在,让我解释一下这个程序:
image.png

  1. // 导入必要的库

    • 就像我们在做饭之前要先准备好食材和调料一样,我们也要先导入必要的库。
  2. module ai_accelerator (...)

    • 这是一个名为ai_accelerator的模块,你可以把它想象成一个专门用来加速AI计算的“厨师”。
  3. input wire clk, reset, input

    • clk是时钟信号,就像是我们大脑的脉冲,告诉“厨师”什么时候该开始工作。
    • reset是复位信号,就像是我们想让大脑清零,重新开始思考。
    • input是输入数据,就像是我们给“厨师”提供的食材。
  4. output wire output

    • 这是“厨师”处理完食材后给出的答案。
  5. reg [31:0] weights[0:99]

    • 这是“厨师”的“秘方”,也就是权重。每个权重都代表了一种特定的“烹饪技巧”,让“厨师”能做出更好的菜。
  6. initial begin ... end

    • 这是一个初始化过程,就像是我们给“厨师”分发“秘方”。
    • $random是随机函数,就像是我们让“厨师”自己摸索合适的“烹饪技巧”。
  7. always @(posedge clk or posedge reset) begin ... end

    • 这是“厨师”的主要工作流程。每当时钟信号上升沿(posedge clk)或复位信号上升沿(posedge reset)到来时,“厨师”就开始工作。
    • 如果收到复位信号,“厨师”就清零所有寄存器,重新开始。
    • 否则,“厨师”就开始用“秘方”处理食材。这里的乘法操作就像是把食材和“烹饪技巧”结合起来,累加操作就像是把多道菜的味道融合在一起。
  8. output <= accumulator

    • 最后,“厨师”把融合好的味道(也就是计算结果)端出来,供我们品尝。
      image.png

我写的整个程序就像是一个“厨师”在厨房里忙碌,用各种“烹饪技巧”处理食材,最后给我们端出一盘美味的AI加速计算结果。希望这个解释能让你对FPGA用于AI加速的程序有更深刻的理解。编写用于AI加速的FPGA程序通常涉及到复杂的算法实现、流水线设计以及大量的硬件资源利用,代码量会非常大,不适合在这里逐行详细解释。不过,我可以写一个以卷积神经网络(CNN)中的卷积层源代码:

-- 哟吼,我们正在为FPGA打造一款“智能像素画家”!

entity AI_Accelerator is
    Port (
        -- 输入是我们的画布,即待处理的图像数据
        input_data : in  std_logic_vector(31 downto 0) array (0 to IMAGE_WIDTH*IMAGE_HEIGHT-1);
        -- 输出则是经过“智能加工”的新画布
        output_data : out std_logic_vector(31 downto 0) array (0 to IMAGE_WIDTH*IMAGE_HEIGHT-1);
        -- 这些是控制信号,像是画家的手势指令
        start_conv : in  std_logic;
        done_conv : out std_logic;
        clk : in std_logic
    );
end entity AI_Accelerator;

architecture Behavioral of AI_Accelerator is
begin

    -- 我们先定义一个像调色盘一样的卷积核数组
    constant kernel : std_logic_vector(31 downto 0) array (0 to KERNEL_SIZE-1) := (...); 

    -- “智能绘画过程”开始!
    process(clk)
    begin
        if rising_edge(clk) then
            -- 等待画家(CPU)说:“开始创作!”
            if start_conv = '1' then
                -- 初始化完成标志,就像告诉画家,“我还没画完呢!”
                done_conv <= '0';

                -- 对每个像素进行卷积操作,就像是给每个像素上色
                for pixel_row in 0 to IMAGE_HEIGHT-1 loop
                    for pixel_col in 0 to IMAGE_WIDTH-1 loop
                        -- 把像素和卷积核混合在一起,产生新的颜色值
                        -- (此处省略大量涉及实际卷积计算和边界处理的代码)
                        output_data(pixel_row * IMAGE_WIDTH + pixel_col) <= ... ;
                    end loop;
                end loop;

                -- 当所有像素都涂完后,告诉画家:“作品完成了!”
                done_conv <= '1';
            end if;
        end if;
    end process;
    
end architecture Behavioral;

image.png

本人写的这个程序极度简化了在FPGA上实现AI加速器的过程,例如并行处理、流水线优化、资源分配等,并且卷积计算通常会使用DSP slice或BRAM进行高效实现。另外,现代的深度学习加速器设计还会涉及到张量运算、激活函数、池化层等多种复杂操作。由于AI加速的FPGA程序通常会涉及到复杂的算法实现,例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,并且涉及大量并行计算和流水线设计,因此我在这里再写一个矩阵乘法加速器的VHDL实现:

-- 好了,各位观众,我们现在要上演的是"FPGA如何成为AI的超级数学家"大戏

entity AI_Matrix_Multiplication is
    Port (
        clk         : in  std_logic;   -- 这是我们的AI大脑脉搏,滴答滴答推动着计算进程
        start       : in  std_logic;   -- 开始信号,当AI说“开始做题”时,我们就行动起来
        A_in        : in  matrix_type; -- 输入矩阵A,就像一堆待解的数学谜题
        B_in        : in  matrix_type; -- 输入矩阵B,这是另一堆谜题
        result_out  : out matrix_type; -- 输出结果矩阵C,这是我们给出的答案
        done        : out std_logic;   -- 完成信号,当我们完成所有计算后,就举手示意
    );
end entity AI_Matrix_Multiplication;

architecture Behavioral of AI_Matrix_Multiplication is
begin
    -- 我们创建了一支由众多小小数学家(硬件逻辑单元)组成的团队
    process(clk)
    begin
        if rising_edge(clk) then
            -- 当大脑脉搏跳动一次(检测到时钟上升沿)
            
            -- 如果AI发出了开始做题的命令(start='1')
            if start = '1' then
                -- 小小数学家们开始分工合作,每人负责一部分乘法运算
                -- (这里省略了大量并行计算和流水线设计的具体实现)

                -- 经过一番紧张忙碌的运算后...
                result_out <= magical_math_solutions; -- 得到了神奇的数学答案
                
                done <= '1'; -- 并举起小手表示:“报告AI大人,题目已解完!”
            end if;
        end if;
    end process;
    
end architecture Behavioral;

请注意,本人写的上述代码仅为简化说明,实际AI加速应用中的矩阵乘法会使用大量的并行乘加运算单元,并且需要考虑数据搬运、流水线优化、资源分配等诸多因素。在其他项目中,还需要定义合适的矩阵类型(matrix_type),并实现详细的并行乘法和累加逻辑。
image.png

今天先更新到这里...

接上四篇:

【国产FPGA+OMAPL138开发板体验】1.嵌入式异构技术

【国产FPGA+OMAPL138开发板体验】(原创)2.手把手玩转游戏机械臂

【国产FPGA+OMAPL138开发板体验】(原创)3.手把手玩转ARM与FPGA通信

【国产FPGA+OMAPL138开发板体验】(原创)4.FPGA的GPMC通信(ARM)EDMA

我在本论坛内的试读经验 :

《电子工程师必备——九大系统电路识图宝典》+附录2化整为零和集零为整电路分析方法

《运算放大器参数解析与LTspice应用仿真》+学习心得4第三章专用放大器

《Android Runtime源码解析》+深入体会第六章ART的执行(4)

希望上面的程序能对您有所帮助!

谢谢!

还没吃饭中
2024年2月10日

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