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【摘要】本文基于AI領(lǐng)域面向終端應(yīng)用中使用非常廣泛的CNN推理算法，以FPGA可重構(gòu)電路芯片為硬件載體，設(shè)計(jì)一款可重構(gòu)電路的圖編譯器，用來實(shí)現(xiàn)特定CNN網(wǎng)絡(luò)定制加速的功能，最大化的提高硬件電路利用效率。

目前硬件加速器中，分為如下幾大派別：（1）采用NVIDIA公司的云產(chǎn)品，但是功耗太高，延遲很大，在端側(cè)無法應(yīng)用。（2）采用AI芯片，苦于算法還在不斷更新中，流片成本和風(fēng)險(xiǎn)高。（3）采用可重構(gòu)電路結(jié)構(gòu)，那就是FPGA芯片作為加速電路，F(xiàn)PGA加速電路本身具有一定的重構(gòu)能力，但是面對眾多類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最常用的屬于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此我們把目光投向了CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理加速任務(wù)上。考慮到CNN推理加速網(wǎng)絡(luò)，模型也繁多，如果做到既能考慮FPGA芯片的靈活性，又能準(zhǔn)確適配各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，面對這種需求和難點(diǎn)，本文提出了一種電路可重構(gòu)的圖編譯器架構(gòu)，對CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行適配和優(yōu)化，然后生成一組配置CNN加速器的參數(shù)接口，方便調(diào)度CNN加速器進(jìn)行離線推理加速。

1CNN推理算法原理

CNN推理算法大部分是大量的密集乘加計(jì)算，該算法包括計(jì)算量最密集的卷積層、Relu激活層，池化層以及全連接層等信息。這里定義不同類別的層，命名為算子。面對大量的算子，每層算子中參數(shù)不一致等情況，國內(nèi)外頂尖公司提出了TensorFlow、Caffe，Torch等深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行抽象和封裝，方便研發(fā)人員使用平臺(tái)，將權(quán)重信息，配置文件以及輸入圖像FeatureMaps信息導(dǎo)入到平臺(tái)后，即可進(jìn)行大面積計(jì)算，這種方式適合GPU、CPU等平臺(tái)芯片產(chǎn)品，對于FPGA芯片來說，直接移植平臺(tái)架構(gòu)會(huì)導(dǎo)致FPGA芯片利用率偏低，因此本文提出了電路可重構(gòu)圖編譯器CRGC，目的在于將CNN網(wǎng)絡(luò)層數(shù)進(jìn)行抽象化、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、數(shù)據(jù)量化、寄存器指令流生成等方式，最后得到能方便做FPGA加速的參數(shù)堆。一種可重構(gòu)電路圖編譯器設(shè)計(jì)文/邱超1馮肖雄2本文基于AI領(lǐng)域面向終端應(yīng)用中使用非常廣泛的CNN推理算法，以FPGA可重構(gòu)電路芯片為硬件載體，設(shè)計(jì)一款可重構(gòu)電路的圖編譯器，用來實(shí)現(xiàn)特定CNN網(wǎng)絡(luò)定制加速的功能，最大化的提高硬件電路利用效率。摘要除了配置FPGA對CNN網(wǎng)絡(luò)加速的參數(shù)外，還要配置FPGA電路可重構(gòu)的參數(shù)信息，這樣能夠最大性能挖掘FPGA天然的電路可重構(gòu)特性，接下來會(huì)重點(diǎn)介紹。

2電路可重構(gòu)圖編譯器實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)

2.1工作流程

電路可重構(gòu)圖編譯器的重點(diǎn)在于，不僅需要配置CNN每層網(wǎng)絡(luò)信息，內(nèi)存分配信息，定點(diǎn)化信息等參數(shù)數(shù)據(jù)。更為關(guān)鍵的是還提供了針對CNN加速器硬件ZCNNA的電路重構(gòu)指令。接下來參考圖1的流程，重點(diǎn)介紹圖編譯器的工作流程。當(dāng)外部權(quán)重?cái)?shù)據(jù)、FeatureMap數(shù)據(jù)輸入到圖編譯器時(shí)，首先需要經(jīng)過參數(shù)解析模塊，將參數(shù)、權(quán)重信息進(jìn)行抓取，解析來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)層優(yōu)化工作，具體優(yōu)化方法后文會(huì)介紹。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)束后，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的定點(diǎn)化，主要包括權(quán)重和FeatureMap兩類信息。接下來是寄存器配置流生成模塊，這部分包括網(wǎng)絡(luò)參數(shù)信息和可重構(gòu)電路信息參數(shù)，可重構(gòu)電路信息參數(shù)有，卷積核的KernelSize層信息，是否有Pooling層信息，是否有FC全連接層信息等模塊，F(xiàn)PGA會(huì)根據(jù)生成的配置信息，針對特定的網(wǎng)絡(luò)，生成不同的電路結(jié)構(gòu)，進(jìn)而最大化提升電路工作效率，并且達(dá)到降低功耗的目的。

2.2網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

CNN加速器平臺(tái)中，優(yōu)化的任務(wù)分成前端軟件優(yōu)化和后端電路優(yōu)化兩種，本節(jié)介紹軟件優(yōu)化的方法。一般Conv卷積層后面的Relu層、Norm層等信息，可以通過合并的方法，直接合成Conv層，通過這種方式再網(wǎng)絡(luò)送給硬件加速器FPGA之前，達(dá)到了預(yù)處理加速的效果，從源頭上節(jié)省了計(jì)算量和帶寬開銷。

3結(jié)論

本文提出了基于電路可重構(gòu)方式的圖編譯器框架，與GPU、ASIC、CPU等實(shí)現(xiàn)CNN的硬件加速相比，充分發(fā)揮了FPGA電路可重構(gòu)的技術(shù)優(yōu)勢，針對特定網(wǎng)絡(luò)生成定制化電路結(jié)構(gòu)，峰值算力得到了很大提升，功耗也得到了有效降低，是一種非常高效的技術(shù)手段。

作者：邱超 馮肖雄 單位：中興通訊股份有限公司技術(shù)規(guī)劃部