FC2カウンター FPGAの部屋 2020年01月11日
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テンプレートで書いた畳み込みニューラルネットワークをRTLカーネルとしてVitisで実装する3(Vivado HLS 編 3)

テンプレートで書いた畳み込みニューラルネットワークをRTLカーネルとしてVitisで実装する2(Vivado HLS 編 2)”の続き。

テンプレートで書いた畳み込みニューラルネットワークをRTLカーネルとしてVitisで実装する1(Vivado HLS 編 1)”に Vitis のRTL カーネルを作成するためにパラメータを変更できる形に書いた畳み込みニューラルネットワークをVivado HLS 2019.2 でIP にするためのソースコードとテストベンチコードを書いたが、任意精度固定データ型をそのまま int32_t にキャストしてしまったので、小数点以下の桁が無くなってしまった。それを修正するために、任意精度固定データ型の整数ビット長を 8 ビット延長して 256 倍することにした。

ソースコードの all_layers_template_axim.cpp を示す。

// all_layers_template_axim.cpp
// 2018/05/10 by marsee
// 2019/12/28: VitisのRTLカーネルととして使用するためにall_layers_dnnを追加
//

#include <ap_int.h>
#include <hls_stream.h>
#include <ap_axi_sdata.h>
#include <hls_video.h>
#include <stdint.h>

#include "layer_general.h"
#include "all_layers_template.h"

int input_layer(hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> >&ins,
    hls::stream<ap_fixed_axis<9,1,1,1> >&outs);

int conv_layer1(hls::stream<ap_fixed_axis<9,1,1,1> >& ins,
    hls::stream<ap_fixed_axis<16,6,2,1> >& outs);

int relu_conv1(hls::stream<ap_fixed_axis<16,6,2,1> >& ins,
    hls::stream<ap_fixed_axis<16,6,2,1> >& outs);

int max_pooling(hls::stream<ap_fixed_axis<16,6,2,1> >& ins,
    hls::stream<ap_fixed_axis<16,6,2,1> >& outs);

int affine_layer1(hls::stream<ap_fixed_axis<16,6,2,1> >& ins,
    hls::stream<ap_fixed_axis<19,7,1,1> >& outs);

int relu_affine1(hls::stream<ap_fixed_axis<19,7,1,1> >& ins,
    hls::stream<ap_fixed_axis<19,7,1,1> >& outs);

int affine_layer2(hls::stream<ap_fixed_axis<19,7,1,1> >& ins,
    hls::stream<ap_fixed_axis<12,7,1,1> >& outs);

int output_layer(hls::stream<ap_fixed_axis<12,7,1,1> >& ins, output_type& output,
    out_affine_type dot2[NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER]);

int all_layers(hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> >& ins, output_type& output,
    out_affine_type dot2[NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER]){
//#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=output
//#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=dot2
//#pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=dot2 complete dim=1
//#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return
//#pragma HLS INTERFACE axis register both port=ins
#pragma HLS DATAFLOW

    hls::stream<ap_fixed_axis<9,1,1,1> > outs_input_layer;
//#pragma HLS STREAM variable=outs_input_layer depth=560 dim=1
    hls::stream<ap_fixed_axis<16,6,2,1> > outs_conv_layer;
//#pragma HLS STREAM variable=outs_conv_layer depth=312 dim=1
    hls::stream<ap_fixed_axis<16,6,2,1> > outs_relu_conv1;
//#pragma HLS STREAM variable=outs_relu depth=312 dim=1
    hls::stream<ap_fixed_axis<16,6,2,1> > outs_max_pooling;
//#pragma HLS STREAM variable=outs_max_pooling depth=78 dim=1
    hls::stream<ap_fixed_axis<19,7,1,1> > outs_affine_layer1;
//#pragma HLS STREAM variable=outs_affine_layer1 depth=100 dim=1
    hls::stream<ap_fixed_axis<19,7,1,1> > outs_relu_affine1;
//#pragma HLS STREAM variable=outs_relu_affine1 depth=100 dim=1
    hls::stream<ap_fixed_axis<12,7,1,1> > outs_affine_layer2;
//#pragma HLS STREAM variable=outs_affine_layer2 depth=3 dim=1

    input_layer(ins, outs_input_layer);
    conv_layer1(outs_input_layer, outs_conv_layer);
    relu_conv1(outs_conv_layer, outs_relu_conv1);
    max_pooling(outs_relu_conv1, outs_max_pooling);
    affine_layer1(outs_max_pooling, outs_affine_layer1);
    relu_affine1(outs_affine_layer1, outs_relu_affine1);
    affine_layer2(outs_relu_affine1, outs_affine_layer2);
    output_layer(outs_affine_layer2, output, dot2);

    return(0);
}

extern "C" {
void all_layers_dnn(volatile uint32_t *inm, volatile uint32_t *output,
        volatile int32_t *dot2, int32_t x_size, int32_t y_size){
#pragma HLS INTERFACE m_axi port=inm offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port=output offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port=dot2 offset = slave bundle = gmem2
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port = x_size bundle = control
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port = y_size bundle = control
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port = return bundle = control

#pragma HLS DATAFLOW
    hls::stream<ap_axiu<32, 1, 1, 1> > ins;
    ap_axiu<32,1,1,1> element;
    out_affine_type dot2_o[NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER];
    output_type output_o;

    Loop_y: for(int y=0; y<y_size; y++){
#pragma HLS LOOP_TRIPCOUNT min=10 max=10 avg=10
        Loop_x: for(int x=0; x<x_size; x++){
#pragma HLS LOOP_TRIPCOUNT min=56 max=56 avg=56
#pragma HLS PIPELINE II=1
            element.data = ap_uint<32>(inm[x_size*y+x]);
            if(x==0 && y==0) // 最初のデータ
                element.user = 1;
            else
                element.user = 0;
            if(x==(x_size-1)) // 行の終了
                element.last = 1;
            else
                element.last = 0;

            ins << element;
        }
    }
    all_layers(ins, output_o, dot2_o);

    *output = uint32_t(output_o);

    Loop_dot2: for(int i=0; i<NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER; i++){
#pragma HLS PIPELINE II=1
        ap_fixed<20,7,AP_TRN,AP_WRAP> dot2_t = dot2_o[i];
        dot2[i] = int32_t(dot2_t*256); // 8 bits shift left
    }
}
}


テストベンチの all_layers_template_axim_tb.cpp を示す。

// all_layers_template_axim_tb.cpp
// 2018/05/12 by marsee
// 2019/12/28: VitisのRTLカーネルととして使用するためにall_layers_dnnを追加
//

#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 <vector>
#include <stdint.h>

#include "layer_general.h"
#include "all_layers_template.h"

#include "curve_data_0_100.h"
//#include "curve_data_2500_2600.h"
//#include "curve_data_5000_5100.h"

#define ALL_DATA_NUM   300
#define NUM_OF_KERNELS 2
#define COULMN_PIXELS 56
#define ROW_PIXELS 10
#define ALL_PIXELS 560
#define NUM_OF_OUTPUT 3

#define NUM_ITERATIONS  300 // C Simulation
//#define NUM_ITERATIONS    2 // C/RTL CoSimulation

void all_layers_dnn(volatile uint32_t *inm, volatile uint32_t *output,
        volatile int32_t *dot2, int32_t x_size, int32_t y_size);

int all_layers_soft(hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> >& ins, output_type& output,
        float dot2[NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER]);

int main(){
    using namespace std;

    hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> > ins;
    hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> > ins_soft;
    output_type output_soft;
    uint32_t output;
    float dot2_soft[NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER];
    ap_axiu<32,1,1,1> pix;
    int hw_err_cnt = 0;
    int sw_err_cnt = 0;

    vector<uint32_t> pixel(ROW_PIXELS * COULMN_PIXELS);
    vector<int32_t> dot2(NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER);

    for(int i=0; i<NUM_ITERATIONS; i++){
        // ins に入力データを用意する
        for(int y=0; y<ROW_PIXELS; y++){
            for(int x=0; x<COULMN_PIXELS; x++){
                // 1 画面分のデータを ins、ins_soft に入力する
                pix.data = ap_uint<32>(t_train_256[i][y*COULMN_PIXELS+x]);
                pixel[y*COULMN_PIXELS+x] = uint32_t(t_train_256[i][y*COULMN_PIXELS+x]);

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

                if (x == COULMN_PIXELS-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;
            }
        }

        all_layers_dnn(pixel.data(), &output, dot2.data(), COULMN_PIXELS, ROW_PIXELS);
        all_layers_soft(ins_soft, output_soft, dot2_soft);

        int t_test_num = 0;
        for(int m=0; m<NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER; m++){
            if(t_test[i][m] == 1.0f){
                t_test_num = m;
                break;
            }
        }
        // out と out_soft を比較する
        /* cout << "output" << " = " << int(output) << " output_soft = " << int(output_soft) << endl;
        for(int j=0; j<NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER; j++){
            cout << "dot2[" << j << "] = " << float(dot2[j]) << " dot2_soft[" << j << "] = " << dot2_soft[j] << endl;
        } */
        if(int(output) != t_test_num){
            cout << "hw_error: i = " << i << " output = " << int(output) << " t_test_num = " << t_test_num << endl;
            hw_err_cnt++;
            //return(1);
        }
        if(int(output_soft) != t_test_num){
            cout << "sw_error: i = "<< i << " output_soft = " << int(output_soft) << " t_test_num" " = " << t_test_num << endl;
            sw_err_cnt++;
            //return(1);
        }
        if(int(output) != t_test_num || int(output_soft) != t_test_num){
            for(int j=0; j<NUMBER_OF_OUTPUT_LAYER; j++){
                cout << "dot2[" << j << "] = " << fixed << setprecision(8) << float(dot2[j])/float(256.0) << "  dot2_soft[" << j << "] = " << dot2_soft[j] << endl;
            }
            cout << endl;
        }
    }
    cout << "hw_err_cnt = " << hw_err_cnt << " sw_err_cnt = " << sw_err_cnt << endl;

    return(0);
}

  1. 2020年01月11日 04:20 |
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