FC2カウンター FPGAの部屋 2018年02月15日
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FPGAやCPLDの話題やFPGA用のツールの話題などです。 マニアックです。 日記も書きます。

FPGAの部屋

FPGAの部屋の有用と思われるコンテンツのまとめサイトを作りました。Xilinx ISEの初心者の方には、FPGAリテラシーおよびチュートリアルのページをお勧めいたします。

AXI4-Stream インターフェースの畳み込み層3(C ソースコード)

AXI4-Stream インターフェースの畳み込み層2(C シミュレーション)”の続き。

前回はAXI4-Stream 版の畳み込み層のC シミュレーションを行った。今回は、そのソースコードを貼っておく。

まずは、畳み込み層のカーネルの値を記述した conv1_weight.h を貼っておく。

// conv1_weight.h
// 2017/12/06 10:54:11 by marsee

const float conv1_fweight[2][1][5][5] = 
{
    {
        {
            {0.764403421227,0.658424746889,0.595604201652,0.554044871161,0.367767232883},
            {0.582414155838,0.413274869036,0.31659268154,0.3508390519,0.331194144626},
            {0.589182274309,0.462105790282,-0.241299390378,-0.10093021104,0.233291757594},
            {0.792411286764,0.315893121865,0.0397628864727,0.356726636694,0.426826537165},
            {0.634481192118,0.651475977113,0.688949928547,0.707285991358,0.681420943406}
        }
    }
    ,
    {
        {
            {0.00564732125401,-0.012955272371,-0.0231571581103,-0.00289983746176,0.0281080593816},
            {-0.0115360072012,0.00253310449813,-0.00860163957467,0.00112793810127,-0.01455040341},
            {-0.00881717612899,-0.00902248113722,0.0004194288468,0.00110240651437,-0.0140454059394},
            {0.00271556513713,-0.00307791921855,0.000117170379207,-0.00891721414879,0.0173026634286},
            {0.000808453898046,0.000116327205532,-0.00275343050716,-0.00683461392689,-0.0169130858704}
        }
    }
};

const ap_fixed<91, AP_TRN, AP_WRAP> conv1_weight[2][1][5][5] =
{
    {
        {
            {0.765625,0.66015625,0.59375,0.5546875,0.3671875},
            {0.58203125,0.4140625,0.31640625,0.3515625,0.33203125},
            {0.58984375,0.4609375,-0.23828125,-0.09765625,0.234375},
            {0.79296875,0.31640625,0.0390625,0.35546875,0.42578125},
            {0.6328125,0.65234375,0.6875,0.70703125,0.6796875}
        }
    }
    ,
    {
        {
            {0.00390625,-0.0078125,-0.01953125,0.0,0.02734375},
            {-0.0078125,0.00390625,-0.00390625,0.0,-0.01171875},
            {-0.00390625,-0.00390625,0.0,0.0,-0.01171875},
            {0.00390625,0.0,0.0,-0.00390625,0.015625},
            {0.0,0.0,0.0,-0.00390625,-0.01171875}
        }
    }
};


次に、畳み込み層のバイアス値を記述した conv1_bias.h を示す。

// conv1_bias.h
// 2017/12/06 10:54:20 by marsee

const float conv1_fbias[2] = {
    -2.37814890843, -0.00283377712987
};

const ap_fixed<91, AP_TRN, AP_WRAP> conv1_bias[2] = {
    -1.00.0
};


BMP 画像のヘッダの構造を記述した bmp_header.h は”Vivado HLSで stdint.h を使用する”に貼ってあるので、そちらを参照のこと。

最後にテストベンチの conv_layer_tb.cpp を貼っておく。
(2018/02/19 : 修正)
(2018/04/17 : 修正)

// conv_layer_tb.cpp
// 2018/02/13 by marsee
//

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <string.h>
#include <ap_int.h>
#include <hls_stream.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <iomanip>
#include <math.h>
#include <ap_axi_sdata.h>
#include <hls_video.h>

#include "conv_layer.h"
#include "conv1_weight.h"
#include "conv1_bias.h"
#include "bmp_header.h"

int conv_layer(hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> >& ins,
        hls::stream<ap_fixed2_axis<16,6,1,1,1> >& outs);
int conv_layer_soft(hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> >& ins,
    hls::stream<float2_axis<1,1,1> >& outs);

#define BMP_FILE_NAME   "straight_RED_rect0_00_rgb.bmp"

int main(){
    using namespace std;

    hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> > ins;
    hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> > ins_soft;
    hls::stream<ap_fixed2_axis<16,6,1,1,1> > outs;
    hls::stream<float2_axis<1,1,1> > outs_soft;
    ap_axiu<32,1,1,1> pix;
    ap_fixed2_axis<16,6,1,1,1> vals;
    float2_axis<1,1,1> vals_soft;

    BITMAPFILEHEADER bmpfhr; // BMPファイルのファイルヘッダ(for Read)
    BITMAPINFOHEADER bmpihr; // BMPファイルのINFOヘッダ(for Read)
    FILE *fbmpr, *fbmpw, *fbmpwf;
    int *rd_bmp, *hw_conv, *sw_conv;
    float *hw_convf;
    float *sw_convf;
    int blue, green, red;
    ap_uint<2> r_l;
    char fhname[100];
    char fsname[100];

    if ((fbmpr = fopen(BMP_FILE_NAME, "rb")) == NULL){ // test.bmp をオープン
        fprintf(stderr, "Can't open straight_RED_rect0_00.bmp by binary read mode\n");
        exit(1);
    }
    // bmpヘッダの読み出し
    fread(&bmpfhr.bfType, sizeof(char), 2, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfSize, sizeof(long), 1, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfReserved1, sizeof(short), 1, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfReserved2, sizeof(short), 1, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfOffBits, sizeof(long), 1, fbmpr);
    fread(&bmpihr, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fbmpr);

    // ピクセルを入れるメモリをアロケートする
    if ((rd_bmp =(int *)malloc(sizeof(int) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate rd_bmp memory\n");
        exit(1);
    }
    if ((hw_conv =(int *)malloc(sizeof(int) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight * NUMBER_OF_KERNEL))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate hw_conv0 memory\n");
        exit(1);
    }
    if ((sw_conv =(int *)malloc(sizeof(int) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight * NUMBER_OF_KERNEL))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate sw_conv0 memory\n");
        exit(1);
    }

    if ((hw_convf =(float *)malloc(sizeof(float) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight * NUMBER_OF_KERNEL))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate hw_conv0 memory\n");
        exit(1);
    }
    if ((sw_convf =(float *)malloc(sizeof(float) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight * NUMBER_OF_KERNEL))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate sw_conv0 memory\n");
        exit(1);
    }

    // rd_bmp にBMPのピクセルを代入。その際に、行を逆転する必要がある
    for (int y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
        for (int x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
            blue = fgetc(fbmpr);
            green = fgetc(fbmpr);
            red = fgetc(fbmpr);
            rd_bmp[((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] = (blue & 0xff) | ((green & 0xff)<<8) | ((red & 0xff)<<16);
        }
    }
    fclose(fbmpr);

    // ins に入力データを用意する
    for(int i=0; i<5; i++){    // dummy data
        pix.user = 0;
        pix.data = i;
        ins << pix;
    }

    // 1 画面分のデータを ins、ins_soft に入力する
    for(int j=0; j < bmpihr.biHeight; j++){
        for(int i=0; i < bmpihr.biWidth; i++){
            pix.data = (ap_uint<32>)rd_bmp[(j*bmpihr.biWidth)+i];

            if (j==0 && i==0)    // 最初のデータの時に TUSER を 1 にする
                pix.user = 1;
            else
                pix.user = 0;

            if (i == bmpihr.biWidth-1// 行の最後でTLASTをアサートする
                pix.last = 1;
            else
                pix.last = 0;

            ins << pix;
            ins_soft << pix;
        }
    }

    conv_layer(ins, outs);
    conv_layer_soft(ins_soft, outs_soft);

    // 画像サイズの縮小(畳み込みをすると行、列共に -4
    bmpfhr.bfSize = (HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH-4) * (VERTICAL_PIXEL_WIDTH-4) * 3 + 54;
    bmpihr.biHeight = VERTICAL_PIXEL_WIDTH - 4;
    bmpihr.biWidth = HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH - 4;

    // ハードウェアとソフトウェアのラプラシアン・フィルタの値のチェック
    cout << endl;
    cout << "outs" << endl;
    for(int j=0; j < bmpihr.biHeight; j++){
        for(int i=0; i < bmpihr.biWidth; i++){
            outs >> vals;
            outs_soft >> vals_soft;
            out_type val0 = vals.data.data0;
            out_type val1 = vals.data.data1;
            float val_soft0 = vals_soft.data.data0;
            float val_soft1 = vals_soft.data.data1;

            hw_conv[(j*bmpihr.biWidth)+i] = ((int)val0+32)*4// 32を足して負の符号を排除し、整数部6ビットなので、2ビット分補正する
            hw_conv[(bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight)+(j*bmpihr.biWidth)+i] = ((int)val1+32)*4;
            sw_conv[(j*bmpihr.biWidth)+i] = ((int)val_soft0+32)*4;
            sw_conv[(bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight)+(j*bmpihr.biWidth)+i] = ((int)val_soft1+32)*4;

            hw_convf[(j*bmpihr.biWidth)+i] = (float)val0; // 32を足して負の符号を排除し、整数部6ビットなので、2ビット分補正する
            hw_convf[(bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight)+(j*bmpihr.biWidth)+i] = (float)val1;
            sw_convf[(j*bmpihr.biWidth)+i] = val_soft0;
            sw_convf[(bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight)+(j*bmpihr.biWidth)+i] = val_soft1;


            if ((double)pow((double)val0-(double)val_soft0,(double)2) > 4 || (double)pow((double)val1-(double)val_soft1,(double)2) > 4){ // 2乗誤差が4よりも大きい
                printf("ERROR HW and SW results mismatch i = %ld, j = %ld, HW = %f, %f, SW = %f, %f\n", i, j, (float)val0, (float)val1, val_soft0, val_soft1);
                //return(1);
            }
            printf("HW and SW results i = %ld, j = %ld, HW = %f, %f, SW = %f, %f\n", i, j, (float)val0, (float)val1, val_soft0, val_soft1);
            //if (vals.last)
                //cout << "AXI-Stream is end" << endl;
        }
    }
    cout << "Success HW and SW results match" << endl;
    cout << endl;

    // ハードウェアの畳み込み演算の結果を temp_conv0.bmp, temp_conv1.bmp に出力する
    for (int k=0; k<2; k++){
        if (k==0){
            if ((fbmpw=fopen("temp_conv0.bmp""wb")) == NULL){
                fprintf(stderr, "Can't open temp_conv0.bmp by binary write mode\n");
                exit(1);
            }
        } else {
            if ((fbmpw=fopen("temp_conv1.bmp""wb")) == NULL){
                fprintf(stderr, "Can't open temp_conv1.bmp by binary write mode\n");
                exit(1);
            }
        }

        // BMPファイルヘッダの書き込み
        fwrite(&bmpfhr.bfType, sizeof(char), 2, fbmpw);
        fwrite(&bmpfhr.bfSize, sizeof(long), 1, fbmpw);
        fwrite(&bmpfhr.bfReserved1, sizeof(short), 1, fbmpw);
        fwrite(&bmpfhr.bfReserved2, sizeof(short), 1, fbmpw);
        fwrite(&bmpfhr.bfOffBits, sizeof(long), 1, fbmpw);
        fwrite(&bmpihr, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fbmpw);
        // RGB データの書き込み、逆順にする
        for (int y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
            for (int x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
                if (k == 0){
                    blue = hw_conv[((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] & 0xff;
                    green = blue;
                    red = blue;
                } else {
                    blue = hw_conv[(bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight)+((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] & 0xff;
                    green = blue;
                    red = blue;
                }

                fputc(blue, fbmpw);
                fputc(green, fbmpw);
                fputc(red, fbmpw);
            }
        }
        fclose(fbmpw);
    }

    // ソフトウェアの畳み込み演算の結果を temp_conv_float0.bmp, temp_conv_float1.bmp に出力する
    for(int k=0; k<2; k++){
        if (k == 0){
            if ((fbmpwf=fopen("temp_conv_float0.bmp""wb")) == NULL){
                fprintf(stderr, "Can't open temp_conv_float0.bmp by binary write mode\n");
                exit(1);
            }
        } else {
            if ((fbmpwf=fopen("temp_conv_float1.bmp""wb")) == NULL){
                fprintf(stderr, "Can't open temp_conv_float1.bmp by binary write mode\n");
                exit(1);
            }
        }

        // BMPファイルヘッダの書き込み
        fwrite(&bmpfhr.bfType, sizeof(char), 2, fbmpwf);
        fwrite(&bmpfhr.bfSize, sizeof(long), 1, fbmpwf);
        fwrite(&bmpfhr.bfReserved1, sizeof(short), 1, fbmpwf);
        fwrite(&bmpfhr.bfReserved2, sizeof(short), 1, fbmpwf);
        fwrite(&bmpfhr.bfOffBits, sizeof(long), 1, fbmpwf);
        fwrite(&bmpihr, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fbmpwf);
        // RGB データの書き込み、逆順にする
        for (int y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
            for (int x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
                if (k == 0){
                    blue = sw_conv[((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] & 0xff;
                    green = blue;
                    red = blue;
                } else {
                    blue = sw_conv[(bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight)+((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] & 0xff;
                    green = blue;
                    red = blue;
                }

                fputc(blue, fbmpwf);
                fputc(green, fbmpwf);
                fputc(red, fbmpwf);
            }
        }
        fclose(fbmpwf);
    }

    // ヘッダ出力
    ofstream OH("conv_layer_output.h");
    OH << "// conv_layer_output.h" << endl;
    time_t now = time(0);
    struct tm* localNow = localtime(&now);
    OH << "// " << localNow->tm_year+1900 << "/" << localNow->tm_mon+1 << "/" << localNow->tm_mday;
    OH << " " << setw(2) << setfill('0') << localNow->tm_hour << ":" << localNow->tm_min << ":" << localNow->tm_sec << " by marsee" << endl;
    OH << "//" << endl;
    OH << endl;
    OH << "#ifndef __CONV_LAYER_OUTPUT_H__" << endl;
    OH << "#define __CONV_LAYER_OUTPUT_H__" << endl;
    OH << endl;
    OH << "const float conv_layer_fout[" << bmpihr.biHeight*bmpihr.biWidth << "][" << NUMBER_OF_KERNEL << "] = {" << endl;
    for (int y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
        for (int x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
            OH << "    {" << fixed << setprecision(12) << sw_convf[bmpihr.biWidth*y+x] << ", "
                    << sw_convf[bmpihr.biHeight*bmpihr.biWidth+bmpihr.biWidth*y+x] << "}";
            if (y==bmpihr.biHeight-1 && x==bmpihr.biWidth-1)
                OH << endl;
            else
                OH << "," << endl;
        }
    }
    OH << "};" << endl << endl;

    OH << "const ap_fixed<16, 6, AP_TRN, AP_WRAP> conv_layer_out[" << bmpihr.biHeight*bmpihr.biWidth << "][" << NUMBER_OF_KERNEL << "] = {" << endl;
    for (int y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
        for (int x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
            OH << "    {" << hw_convf[bmpihr.biWidth*y+x] << ", "
                    <<  hw_convf[bmpihr.biHeight*bmpihr.biWidth+bmpihr.biWidth*y+x] << "}";
            if (y==bmpihr.biHeight-1 && x==bmpihr.biWidth-1)
                OH << endl;
            else
                OH << "," << endl;
        }
    }
    OH << "};" << endl << endl;
    OH << "#endif" << endl;

    free(rd_bmp);
    free(hw_conv);
    free(sw_conv);
    free(hw_convf);
    free(sw_convf);

    return(0);
}

int conv_layer_soft(hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> >& ins,
    hls::stream<float2_axis<1,1,1> >& outs){
    ap_axiu<32,1,1,1> pix;
    float2_axis<1,1,1> conv_out;

    hls::LineBuffer<ARRAY_SIZE-1, HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH, float> linebuf;
    hls::Window<ARRAY_SIZE, ARRAY_SIZE, float> mbuf;

    float ap_uf_pix;
    float val;

    do {
    // user が 1になった時にフレームがスタートする
        ins >> pix;
    } while(pix.user == 0);

    Loop1: for (int y=0; y<VERTICAL_PIXEL_WIDTH; y++){
        Loop2: for (int x=0; x<HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH; x++){
            if (!(x==0 && y==0))    // 最初の入力はすでに入力されている
                ins >> pix;    // AXI4-Stream からの入力

            ap_uf_pix = (float)(pix.data & 0xff) / 256.0;
            //printf("ap_uf_pix_soft = %f\n", ap_uf_pix);

            mbuf.shift_pixels_left();    // mbuf の列を1ビット左シフト
            for(int i=0; i<ARRAY_SIZE-1; i++){
                mbuf.insert_pixel(linebuf.getval(i,x), i, ARRAY_SIZE-1);
            }
            mbuf.insert_pixel(ap_uf_pix, ARRAY_SIZE-1, ARRAY_SIZE-1);

            // LineBuffer の更新
            linebuf.shift_pixels_up(x);
            linebuf.insert_bottom_row(ap_uf_pix, x);

            // conv_layer の演算
            for (int k=0; k<NUMBER_OF_KERNEL; k++){
                val=0.0;
                for (int j=0; j<ARRAY_SIZE; j++){
                    for (int i=0; i<ARRAY_SIZE; i++){
                        val += mbuf.getval(j,i) * conv1_fweight[k][0][j][i];
                    }
                }
                val += conv1_fbias[k];
                if(k==0)
                    conv_out.data.data0 = val;
                else
                    conv_out.data.data1 = val;
            }


            // 最初のARRAY_SIZE-1行とその他の行の最初のARRAY_SIZE-1列は無効データなので出力しない
            if (x<(ARRAY_SIZE-1) || y<(ARRAY_SIZE-1))
                continue;
            else { // 有効なデータの時
                if (x==(ARRAY_SIZE-1) && y==(ARRAY_SIZE-1)){ // 最初のデータでは、TUSERをアサートする
                    conv_out.user = 1;
                } else {
                    conv_out.user = 0;
                }

                if (x == (HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH-1)){    // 行の最後で TLAST をアサートする
                    conv_out.last = 1;
                } else {
                    conv_out.last = 0;
                }

                outs << conv_out;
            }
         }
     }
     return(0);
}


最後にPNG にする必要があったが、straight_RED_rect0_00_rgb.bmp を貼っておく。
conv_layer_17_180215.png
  1. 2018年02月15日 04:29 |
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AXI4-Stream インターフェースの畳み込み層2(C シミュレーション)

AXI4-Stream インターフェースの畳み込み層1(C コードの合成)”の続き。

前回は、2 つの実装の畳み込み層のC ソースコードを書いて、C コードの合成を行った。今回は、テストベンチを書いたので、C シミュレーションを行った。

まずは、ハードウェア化する C ソースコードとして、hls::LineBuffer, hls::Window を使用した conv_layer.cpp を使用した。これは意味はないが、たまたまこのコードだっただけの話だ。
さて、テストベンチは、straight_RED_rect0_00_rgb.bmp という白線の白黒画像を読み込んで、畳み込みを行う。straight_RED_rect0_00_rgb.bmp は straight_RED_rect0_00.bmp のグレースケールのBMP 画像をRGB に変更した画像で、サイズは 56 x 10 ピクセルだ。
straight_RED_rect0_00_rgb.bmp を示す。
conv_layer_11_180215.png

テストベンチは、ハードウェア化する畳み込みを行う関数とソフトウェアで float 型で演算する畳み込みを行う関数を 2 つ呼び出して、その2 つの結果を比較し、その結果を出力する。そして、ある一定以上の違いがあったらエラーを出す。
次に、ハードウェアとソフトウェアの畳み込みを行う2 つの関数の出力を適当に処理して、BMP 画像にする。ハードウェアの畳み込みを行う関数のデータから出力したBMP 画像が temp_conv0.bmp と temp_conv1.bmp だ。そして、ソフトウェアの畳み込みを行う関数のデータから出力したBMP 画像が temp_conv_float0.bmp と temp_conv_float1.bmp になる。どちらも、 2 個のカーネルがあるため、2 つの画像を出力している。個の画像のサイズは、5x5 のカーネルを使用して、パッデング 0 、ストライド 1 なので、縦横とも 4 ピクセル減少して、52 x 6 ピクセルになっている。
さて、現在のVivado HLS 2017.4 の conv_layer プロジェクトを示す。
conv_layer_5_180215.png

これで C シミュレーションを行った。結果を示す。
conv_layer_6_180215.png

INFO: [SIM 2] *************** CSIM start ***************
INFO: [SIM 4] CSIM will launch GCC as the compiler.
Compiling ../../../conv_layer_tb.cpp in debug mode
Compiling ../../../conv_layer.cpp in debug mode
Generating csim.exe

outs
HW and SW results i = 0, j = 0, HW = 4.335938, -0.017578, SW = 2.956438, -0.043737
HW and SW results i = 1, j = 0, HW = 4.266602, -0.016602, SW = 2.887825, -0.041697
HW and SW results i = 2, j = 0, HW = 4.193359, -0.016602, SW = 2.813908, -0.042108
HW and SW results i = 3, j = 0, HW = 4.140625, -0.016602, SW = 2.762030, -0.041928
HW and SW results i = 4, j = 0, HW = 4.064453, -0.015625, SW = 2.685595, -0.039677
HW and SW results i = 5, j = 0, HW = 4.011719, -0.014648, SW = 2.633010, -0.038917
HW and SW results i = 6, j = 0, HW = 3.991211, -0.014648, SW = 2.612745, -0.038658
HW and SW results i = 7, j = 0, HW = 4.005859, -0.013672, SW = 2.628183, -0.038179
HW and SW results i = 8, j = 0, HW = 4.014648, -0.013672, SW = 2.636920, -0.037909
HW and SW results i = 9, j = 0, HW = 4.036133, -0.013672, SW = 2.658426, -0.037599
HW and SW results i = 10, j = 0, HW = 4.024414, -0.013672, SW = 2.647083, -0.037274
HW and SW results i = 11, j = 0, HW = 4.015625, -0.013672, SW = 2.637882, -0.037213
HW and SW results i = 12, j = 0, HW = 4.033203, -0.012695, SW = 2.655350, -0.036282
HW and SW results i = 13, j = 0, HW = 4.222656, -0.016602, SW = 2.845468, -0.041951
HW and SW results i = 14, j = 0, HW = 4.448242, -0.017578, SW = 3.070912, -0.042820
HW and SW results i = 15, j = 0, HW = 4.807617, -0.013672, SW = 3.429559, -0.040354
HW and SW results i = 16, j = 0, HW = 5.202148, -0.019531, SW = 3.824572, -0.048534
HW and SW results i = 17, j = 0, HW = 5.367188, -0.020508, SW = 3.988451, -0.048833
HW and SW results i = 18, j = 0, HW = 5.325195, -0.026367, SW = 3.945544, -0.056148
HW and SW results i = 19, j = 0, HW = 5.275391, -0.022461, SW = 3.894094, -0.050489
HW and SW results i = 20, j = 0, HW = 5.178711, -0.021484, SW = 3.798736, -0.050703
HW and SW results i = 21, j = 0, HW = 5.010742, -0.020508, SW = 3.631046, -0.050160
HW and SW results i = 22, j = 0, HW = 4.715820, -0.019531, SW = 3.336445, -0.048055
HW and SW results i = 23, j = 0, HW = 4.457031, -0.019531, SW = 3.077446, -0.046769
HW and SW results i = 24, j = 0, HW = 4.337891, -0.018555, SW = 2.958363, -0.044824
HW and SW results i = 25, j = 0, HW = 4.344727, -0.019531, SW = 2.965589, -0.045536
HW and SW results i = 26, j = 0, HW = 4.338867, -0.018555, SW = 2.959619, -0.044858
HW and SW results i = 27, j = 0, HW = 4.303711, -0.018555, SW = 2.924359, -0.044479
HW and SW results i = 28, j = 0, HW = 4.276367, -0.018555, SW = 2.897588, -0.044321
HW and SW results i = 29, j = 0, HW = 4.258789, -0.017578, SW = 2.879802, -0.043693
HW and SW results i = 30, j = 0, HW = 4.239258, -0.018555, SW = 2.860393, -0.044097
HW and SW results i = 31, j = 0, HW = 4.186523, -0.018555, SW = 2.806980, -0.043727
HW and SW results i = 32, j = 0, HW = 4.125000, -0.018555, SW = 2.745974, -0.043355
HW and SW results i = 33, j = 0, HW = 4.058594, -0.017578, SW = 2.679494, -0.042717
HW and SW results i = 34, j = 0, HW = 3.978516, -0.018555, SW = 2.599331, -0.042859
HW and SW results i = 35, j = 0, HW = 3.731445, -0.018555, SW = 2.351973, -0.041944
HW and SW results i = 36, j = 0, HW = 3.646484, -0.018555, SW = 2.267337, -0.041979
HW and SW results i = 37, j = 0, HW = 3.750977, -0.018555, SW = 2.371555, -0.041249
HW and SW results i = 38, j = 0, HW = 3.694336, -0.015625, SW = 2.314963, -0.038042
HW and SW results i = 39, j = 0, HW = 3.620117, -0.015625, SW = 2.241181, -0.040116
HW and SW results i = 40, j = 0, HW = 4.099609, -0.017578, SW = 2.721145, -0.044066
HW and SW results i = 41, j = 0, HW = 4.369141, -0.022461, SW = 2.991379, -0.051047
HW and SW results i = 42, j = 0, HW = 4.442383, -0.018555, SW = 3.064429, -0.045425
HW and SW results i = 43, j = 0, HW = 4.265625, -0.014648, SW = 2.887242, -0.039155
HW and SW results i = 44, j = 0, HW = 3.979492, -0.012695, SW = 2.601302, -0.034550
HW and SW results i = 45, j = 0, HW = 3.593750, -0.013672, SW = 2.215396, -0.034609
HW and SW results i = 46, j = 0, HW = 3.423828, -0.013672, SW = 2.046252, -0.034175
HW and SW results i = 47, j = 0, HW = 3.249023, -0.013672, SW = 1.870888, -0.033923
HW and SW results i = 48, j = 0, HW = 3.207031, -0.013672, SW = 1.828757, -0.033767
HW and SW results i = 49, j = 0, HW = 3.158203, -0.012695, SW = 1.780369, -0.033276
HW and SW results i = 50, j = 0, HW = 3.140625, -0.012695, SW = 1.762675, -0.032938
HW and SW results i = 51, j = 0, HW = 3.123047, -0.012695, SW = 1.745412, -0.033239
HW and SW results i = 0, j = 1, HW = 4.738281, -0.021484, SW = 3.359004, -0.048814
HW and SW results i = 1, j = 1, HW = 4.651367, -0.021484, SW = 3.271967, -0.049351
HW and SW results i = 2, j = 1, HW = 4.590820, -0.021484, SW = 3.210930, -0.049440
HW and SW results i = 3, j = 1, HW = 4.591797, -0.021484, SW = 3.212094, -0.048609

中略

Success HW and SW results match

INFO: [SIM 1] CSim done with 0 errors.
INFO: [SIM 3] *************** CSIM finish ***************


i = 0, j = 0 の時の1 個目のカーネルのHW の数値は 4.335938 で、SW の数値は 2.956438 なので、だいぶ違っているという見方もあるだろう?それは、バイアス値のためだということが分かった。バイアス値を下に示す。
conv_layer_12_180215.png

ソフトウェアで使用する covn1_fbias[0] の値の -2.37814890843 に比べて、ハードウェアで使用する量子化された conv1_bias[0] が -1 であるのが分かると思う。それは、量子化のビット数が全体で 9 ビット、整数部が 1 ビットだからである。つまり整数部の 1 ビットは符号であるので、実質 -1 が最小の数となるためである。この量子化でも畳み込みニューラルネットワークの精度にはさほどの影響を及ぼさないという結論になったためだ。
上の i = 0, j = 0 の時の1 個目のカーネルのHW の数値は 4.335938 だったが、これにソフトウェアで使用する covn1_fbias[0] の値の -2.37814890843 とハードウェアで使用する量子化された conv1_bias[0] の -1 の差分の 1.37814890843 を引いてみると、2.95778909157 となって、SW の数値の 2.956438 とほぼ等しくなることが分かる。

さて、次に、 temp_conv0.bmp と temp_conv1.bmp 、 temp_conv_float0.bmp と temp_conv_float1.bmp を見ていこう。
temp_conv0.bmp を示す。
(2018/02/19 : 修正)
conv_layer_23_180219.png 

temp_conv1.bmp を示す。
(2018/02/19 : 修正)
conv_layer_24_180219.png 

temp_conv_float0.bmp を示す。
(2018/02/19 : 修正)
conv_layer_25_180219.png 

temp_conv_float1.bmp を示す。
(2018/02/19 : 修正)
conv_layer_26_180219.png 

ほとんどハードウェアとソフトウェアの違いは良く分からない?データの処理方法を失敗したかもしれない?

テストベンチのソースコードはこの記事が長くなったので、次の記事に貼っておく。
  1. 2018年02月15日 04:18 |
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