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实测！AlexNet卷积核在FPGA占90%资源仍跑750MHz|算力达288万张图像/秒
前言：
Achronix创新的机器学习处理器（MLP）突破传统FPGA时序性能瓶颈
介绍：本文将重点描述基于AlexNet的2D卷积核的实例应用。
正文：
MLP_Conv2D是功能齐全的设计，可将2D输入图像与多个内核同时进行卷积。 该设计充分利用了MLP和BRAM模块，每个MLP一个周期执行12个int8乘法。此外，MLP列和BRAM块均等级联以有效地将图像数据传递，从而允许同时处理多个内核。
MLP_Conv2D是功能齐全的设计，可将2D输入图像与多个内核同时进行卷积。 该设计充分利用了MLP和BRAM模块，每个MLP一个周期执行12个int8乘法。此外，MLP列和BRAM块均等级联以有效地将图像数据传递，从而允许同时处理多个内核。
该设计使用NoC接入点（NAP）从片上网络（NoC）读取或写入数据。NoC连接到Speedster7t器件中的GDDR6控制器再到外部存储器。
AlexNet
尽管最初为AlexNet图像和内核大小配置了MLP_Conv2D设计，但是2D卷积是一个通用过程，因此可以重新配置该设计并使其适应许多不同的2D方法。
2D卷积的一般原理是在图像（实际上是另一个2D矩阵）上传递内核（2D矩阵）。对于每次计算，内核均以输入图像的像素为中心，并对每个内核值（称为权重）与其当前对齐的像素执行乘法运算。这些乘法的总和给出了原始图像像素的特定卷积结果。然后将内核移至下一个像素，并重复该过程。
经过训练的内核，2D卷积生成一个输出结果图像，突出显示输入图像的特定特征，例如垂直线，水平线，变化角度的对角线和变化半径的曲线。然后可以将这些特征输入到其他处理层（包括其他2D卷积），然后可以将其标识为（通常在软件中）为特定对象。
因此，二维卷积处理不应被视为图像识别的完整解决方案，而应被视为处理操作链中的单个关键组件。
乘法密度
2D卷积的挑战是所需的乘法数量，这就是MLP中专用的乘法器阵列。对于AlexNet配置，每个内核为11×11= 121个权重值。但是，卷积实际上是3D的，因为输入图像具有三层（RGB），因此一组内核有121×3 = 363个乘法来产生单个输出结果。AlexNet输入图像为227×227;但是，此图像的stride为4（在计算之间内核移动了四个像素）。此过程导致输出结果矩阵为54×54 = 2916个结果。因此，对于一幅图像需要363×2916 = 1,058,508次乘法；即处理一个图像需要进行一百万次以上的累加运算。其中单个Kernel进行2D卷积的动态示意图如下：
图表 1 单个Kernel进行2D卷积的动态示意图
对于MLP_Conv2D，其设计旨在一次处理一幅图像中的60个内核，单次执行超过6000万次乘法累加操作。
性能
MLP_Conv2D设计可以以750 MHz的频率运行。单个MLP能够在137 µs内对具有11×11内核的单个227×227 RGB输入图像进行卷积，相当于每秒15.4GOPS（包含乘和加）。 但一个MLP_Conv2D实例由60个并行运行的MLP构成，可以同时对60个输入图像进行卷积，相当于924GOPS。 最后，将多达40个MLP_Conv2D实例化到单个器件中，每个实例都通过自己的NAP将数据传输到GDDR6存储器，从而实现了组合高达37 TOPS的性能-相当于每秒处理28,8000张图像（本设计主要针对卷积核）。
资源
MLP_Conv2D围绕MLP和BRAM块功能而设计，并使用它们各自的内部级联走线。 同样，NAP允许直接从外部存储器路由数据互联。这些功能可实现最小的附加逻辑或路由要求，利用率表如下：
图表 2 单个MLP_Conv2D实例资源使用
图表 3 并行40个MLP_Conv2D实例资源使用
图表 4 MLP_Conv2D框图
数据流：单个MLP
每个MLP都有一个邻近的BRAM。 在此设计中BRAM用于存储内核并将其多次传递到MLP。 初始化时，将从输入NAP中读取不同的内核，并将其写入相应的BRAM。 BRAM在写侧配置为72位，而读取设置为144位。在操作期间，仅将96位用作内核权重，即读取为4个权重×3层×8位。初始图像数据从NAP读取到输入FIFO中，该输入FIFO用于将图像存储为一系列行。尽管此输入存储器被列为FIFO，但仍可作为可重复读取的FIFO，因为可以多次从中读取行。该存储器配置为144位宽，仅使用96位，由两个BRAM72K组成。每个字由4个像素×3层×8位组成。初始化时，将读取足够的行以匹配内核中的行数加上垂直跨步所需的行数。即
一旦加载了初始数据和内核，便开始计算。从输入FIFO中读取第一条图像行，并读取与内核水平大小匹配的图像数据像素数量。在读取这些像素时，将读取匹配的内核权重。MLP将这些96位流的每一个乘以12个int8值并累加结果。输入FIFO前进到第二行，重复此过程，直到内核的所有行都与输入图像左上角的适当像素相乘。在此过程中，MLP积累了结果；现在，该结果是图像与内核卷积的左上角的2D卷积。该结果以16位结果的形式从MLP输出。重复此过程，输入FIFO跨行超前STRIDE参数设置的像素数（对于当前设计，STRIDE固定为4）。在每个处理周期包括在内时，都会生成另一个结果，直到水平地获取了适当数量的结果为止。
然后，将输入FIFO下移STRIDE行数，然后重复该过程以生成输入图像中下一组线的卷积结果。当输入FIFO向下移动时，不再需要FIFO中的初始行，因此与MLP计算并行时，将加载下一组用于输入图像的STRIDE行。考虑外部存储源的带宽要求时，可以看到映像和内核仅从内存中读取一次。然后，它们可以从各自的BRAM中重新使用，从而减少了外部存储器带宽的总体负担，其过程参考图表1。
数据流：多个MLP
MLP的一个显著特点是能够将数据和结果从一个MLP或BRAM级联到同一列中。 MLP_Conv2D通过将MLP及其关联的BRAM放在列组中来利用这些级联路径。在将BRAM加载到内核时，级联路径用于将数据流水线传输到每个BRAM，并且使用BRAM块地址模式选择要写入内核的BRAM。
在计算过程中，输入的图像数据将在MLP的列中级联，以便每个MLP在其下一个邻居之后的一个周期接收到图像数据。同时，控制内核读取的BRAM读取地址以一个周期的延迟级联到BRAM列中。这样，每个MLP在其先前的MLP之后一个周期接收相同的图像数据和相同的内核读取地址。每个MLP的计算差异在于，其关联的BRAM将具有不同的内核数据。结果是一个图像并行地与多个内核卷积。并行卷积的数量称为BATCH。
数据流：计算结果
如前所述，每个MLP为内核和图像部分的每个卷积生成16位结果。
MLP排列在16列中，因此从该列中生成一个256位字，该字由该列中每个MLP的结果组成。然后将此256位字写入输出NAP。 这种安排导致卷积结果作为同一图像的图层存储在内存中；因此，当三层或RGB存储在单个输入字中时，匹配输入字排列。
然后，由于可以在完整的256位结果上的16个并行实例中执行激活功能，因此该安排允许将涉及的结果并行处理到激活层中。同样，一旦256位结果通过输出NAP写回到存储器中，则可以将结果读回到另一个2D卷积电路中。
图表 5 MLP_Conv2D布局示意图
布局
在Speedster7t架构中，每个NAP对应32个MLP。该设计经过优化，可使用两个NAP，一个用于读取，一个用于写入，因此可以对应64个MLP。
但是，输入和输出FIFO需要两个BRAM 72K存储块才能创建一个256位宽的组合存储器。因此，这些存储器将消耗64个可用位置中的四个用于数据I / O。
设计被安排为使用与两个NAP相关联的四列MLP。但是，第一列和最后一列都使用14个MLP，剩下两个MLP位置分别用于输入和输出FIFO。中间两列使用所有16个可用的MLP。在平面图中，各列的排列方式是使第一列（底部具有输入FIFO存储器）与NAP相邻，以改善时序。
下面显示了一个实例，即使用了60个MLP（Batch=60）的设计实际布局图（突出显示了路线）：
图表 6 60个MLP布局图
在全芯片构建中使用40个实例时，尽力使每个实例都使用NAP与内存进行通信。结果，FMax仍能达到750MHz，并使用掉芯片中的所有80个NAP以及94％的MLP和BRAM72K。
图表 7 2400个MLP布局图
下一期将举例介绍MLP的浮点架构和性能，敬请期待。
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