CNN.zip_CNN_数字电路_VHDL/FPGA/Verilog_嵌入式/单片机/硬件编程下载-pudn.com

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="generator" content="pdf2htmlEX"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"> <link rel="stylesheet" href="https://static.pudn.com/base/css/base.min.css"> <link rel="stylesheet" href="https://static.pudn.com/base/css/fancy.min.css"> <link rel="stylesheet" href="https://static.pudn.com/prod/directory_preview_static/626725874f8811599ed4cb4e/raw.css"> <script src="https://static.pudn.com/base/js/compatibility.min.js"></script> <script src="https://static.pudn.com/base/js/pdf2htmlEX.min.js"></script> <script> try{ pdf2htmlEX.defaultViewer = new pdf2htmlEX.Viewer({}); }catch(e){} </script> <title></title> </head> <body> <div id="sidebar" style="display: none"> <div id="outline"> </div> </div> <div id="pf1" class="pf w0 h0" data-page-no="1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img class="bi x0 y0 w1 h1" alt="" src="https://static.pudn.com/prod/directory_preview_static/626725874f8811599ed4cb4e/bg1.jpg"><div class="c x0 y1 w2 h2"><div class="t m0 x1 h3 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">简单 CNN 加速器的设计</div><div class="t m0 x2 h3 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">目录</div><div class="t m0 x2 h4 y4 ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 1 章 文档说明（Introduction）.............................................................................3</div><div class="t m0 x2 h4 y5 ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 2 章 设计过程...........................................................................................................3</div><div class="t m0 x3 h5 y6 ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">2.1 CNN 加速器结构框图：.........................................................................................................3</div><div class="t m0 x3 h5 y7 ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">2.2 控制器的实现............................................................................................................................4</div><div class="t m0 x3 h5 y8 ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">2.3 Pixel_cnt（像素计数模块）....................................................................................................5</div><div class="t m0 x3 h5 y9 ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">2.4 Addr_cal（地址计算模块）.....................................................................................................5</div><div class="t m0 x3 h5 ya ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">2.5 Data_reg（数据寄存模块）.....................................................................................................5</div><div class="t m0 x3 h5 yb ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">2.6 Convolution（卷积运算模块）...............................................................................................5</div><div class="t m0 x3 h5 yc ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">2.7 Pool（池化运算模块）............................................................................................................6</div><div class="t m0 x3 h5 yd ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">2.8 Mux1（输出选择模块）..........................................................................................................6</div><div class="t m0 x2 h4 ye ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 3 章 功能仿真...........................................................................................................6</div><div class="t m0 x3 h5 yf ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">3.1 卷积结果（memory[65]-memory[128]）................................................................................7</div><div class="t m0 x3 h5 y10 ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">3.2 池化结果（memory[129]-memory[144]）..............................................................................8</div><div class="t m0 x2 h4 y11 ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 4 章 逻辑综合...........................................................................................................9</div><div class="t m0 x3 h5 y12 ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">4.1 综合设置（tcl 命令）...............................................................................................................9</div><div class="t m0 x3 h5 y13 ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">4.2 综合结果..................................................................................................................................10</div><div class="t m0 x2 h4 y14 ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 2 章 Timing report.................................................................................................10</div><div class="t m0 x2 h4 y15 ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 3 章 Area report.....................................................................................................11</div><div class="t m0 x2 h4 y16 ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 4 章 Cells report.....................................................................................................11</div><div class="t m0 x3 h5 y17 ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">4.3 综合后门级仿真（包括加入反标文件）.............................................................................12</div><div class="t m0 x2 h4 y18 ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 2 章 存在延时.........................................................................................................12</div><div class="t m0 x2 h4 y19 ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 5 章 布局布线.........................................................................................................13</div><div class="t m0 x3 h5 y1a ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">5.1 布局布线设置..........................................................................................................................13</div><div class="t m0 x3 h5 y1b ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">5.2 布局布线最终结果视图..........................................................................................................19</div><div class="t m0 x3 h5 y1c ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">5.3 时序检查..................................................................................................................................20</div></div><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611850,0.000000,0.000000,1.611850,0.000000,0.000000]}'></div></div> </body> </html>

<div id="pf2" class="pf w0 h0" data-page-no="2"><div class="pc pc2 w0 h0"><img class="bi x0 y0 w1 h1" alt="" src="https://static.pudn.com/prod/directory_preview_static/626725874f8811599ed4cb4e/bg2.jpg"><div class="c x0 y1 w2 h2"><div class="t m0 x3 h5 y1d ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">5.4 verify 结果...............................................................................................................................20</div><div class="t m0 x3 h5 y1e ff3 fs2 fc0 sc1 ls0 ws0">5.5 增加 sdf 反标后的后端仿真...................................................................................................21</div><div class="t m0 x2 h4 y1f ff1 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">第 6 章 总结.................................................................................................................22</div></div><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a><a class="l" rel='nofollow' onclick='return false;'><div class="d m1"></div></a></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611850,0.000000,0.000000,1.611850,0.000000,0.000000]}'></div></div>

<div id="pf3" class="pf w0 h0" data-page-no="3"><div class="pc pc3 w0 h0"><img class="bi x0 y0 w1 h1" alt="" src="https://static.pudn.com/prod/directory_preview_static/626725874f8811599ed4cb4e/bg3.jpg"><div class="c x0 y1 w2 h2"><div class="t m0 x4 h6 y20 ff1 fs3 fc0 sc1 ls0 ws0">第1章 文档说明（Introduction） </div><div class="t m0 x5 h4 y21 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">本文档描述 CNN 加速器的总体设计，能实现一层卷积和池化操作，并将卷</div><div class="t m0 x2 h4 y22 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">积和池化输出的结果写回 memory 中。本文档对 CNN 加速器的结构进行了设计，</div><div class="t m0 x2 h4 y23 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">并对每个模块的实现都进行了详细的说明，通过测试程序验证了 CNN 加速器结</div><div class="t m0 x2 h4 y24 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">构的正确性。</div><div class="t m0 x6 h6 y25 ff1 fs3 fc0 sc1 ls0 ws0">第2章 设计过程</div><div class="t m0 x7 h7 y26 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">2.1 CNN 加速器结构框图：</div><div class="t m0 x8 h8 y27 ff3 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0"> </div><div class="t m0 x8 h4 y28 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">结构说明：</div></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611850,0.000000,0.000000,1.611850,0.000000,0.000000]}'></div></div>

<div id="pf4" class="pf w0 h0" data-page-no="4"><div class="pc pc4 w0 h0"><img class="bi x0 y0 w1 h1" alt="" src="https://static.pudn.com/prod/directory_preview_static/626725874f8811599ed4cb4e/bg4.jpg"><div class="c x0 y1 w2 h2"><div class="t m0 x8 h4 y29 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">该 CNN 加速器结构主体分为两个部分：下部是控制器（controller）部分，</div><div class="t m0 x2 h4 y2a ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">上部是数据通路（datapath）部分，数据通路部分主要由像素计数模块</div><div class="t m0 x2 h4 y2b ff5 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">pixe l_cnt 、地址计算模块 addr_cal、卷积运算模块 convolution、池化运算</div><div class="t m0 x2 h4 y2c ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">模块 pool、输出选择模块 mux1、数据寄存模块 data_reg 六个模块组成。</div><div class="t m0 x7 h7 y2d ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">2.2 控制器的实现</div><div class="t m0 x9 h4 y2e ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">控制器的状态转移图如下图所示。CNN 加速器涉及到卷积和池化两种运算。</div><div class="t m0 x2 h4 y2f ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">卷积和池化运算主要涉及到以下操作：计算当前参与卷积操作的四个数据在存</div><div class="t m0 x2 h4 y30 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">储器中的地址，依次取出这四个数并存放在寄存器中，使用这四个数据执行卷</div><div class="t m0 x2 h4 y31 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">积操作（乘法和加法）或池化操作（取出最大值）得到结果，将结果写回外部</div><div class="t m0 x2 h4 y32 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">存储器中。</div><div class="t m0 x9 h4 y33 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">数据地址的计算可以分为两步。首先需要知道当前参与卷积或池化运算的</div><div class="t m0 x2 h4 y34 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">四个数在图像中的相对位置，这可以通过计数器 pixel 对每次运算进行计数来实</div><div class="t m0 x2 h4 y35 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">现 ， 由 于 是 处 理 图 像 数 据 ， 我 们 使 用 行 计 数 器 （ row_cnt ） 和 列 计 数 器</div><div class="t m0 x2 h4 y36 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">（col_cnt）来表示一个像素在图像中的位置。每进行一次运算，计数器加一。</div><div class="t m0 x2 h4 y37 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">其次，需要计算出每次参与运算的四个数据在存储器中的绝对地址，不难发现，</div><div class="t m0 x2 h4 y38 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">这 可 以 通 过 前 一 步 中 的 pixel 来 实 现 ， 四 个 数 的 地 址 分 别 为</div><div class="t m0 x2 h4 y39 ff3 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">pixel,pixel+1,pixel+8,pixel+9。每次运算的四个单元为上一次的四个各自向右平</div><div class="t m0 x2 h4 y3a ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">移一格得到（对于图像右边缘处的数据以及步长不为 1 时的情况会在后面说</div><div class="t m0 x2 h4 y3b ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">明）。上述方法的第一步用一个状态 pixel_cnt 完成。需要说明的是，由于</div><div class="t m0 x2 h4 y3c ff3 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">pixel_cnt 复位后为 1，因此第一次运算时从 idle 直接跳转到 load_d1,而无需进入</div><div class="t m0 x2 h4 y3d ff3 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">pixel_cnt 状态。</div><div class="t m0 x9 h4 y3e ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">之后就可以进行上述方法的第二步计算出数据地址并放入寄存器中，即</div><div class="t m0 x2 h4 y3f ff3 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">load_d1 到 load_d4 状态。之后根据当前卷积池化选择位（c_p）判断下一步是卷</div><div class="t m0 x2 h4 y40 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">积还是池化操作，分别进入相应的运算状态（conv 或 pool）。对于卷积操作，</div><div class="t m0 x2 h4 y41 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">由于每一次卷积后得到的结果都需要写回外部存储器中，因此下一步是写状态</div><div class="t m0 x2 h4 y42 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">（write_stage）。而对于池化操作，由于步长为 2，并不是每次运算的结果都是</div><div class="t m0 x2 h4 y43 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">需要的，因此只对需要的那部分结果写入存储器，即只有当参与运算的四个数</div><div class="t m0 x2 h4 y44 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">据中左上角那个数据的行序号和列序号均为奇数时才写入。这样就完成了一次</div><div class="t m0 x2 h4 y45 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">完整的卷积或池化操作，可以跳转到 pixe_cnt 状态，计算下一组数据的地址。</div></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611850,0.000000,0.000000,1.611850,0.000000,0.000000]}'></div></div>

<div id="pf5" class="pf w0 h0" data-page-no="5"><div class="pc pc5 w0 h0"><img class="bi x0 y0 w1 h1" alt="" src="https://static.pudn.com/prod/directory_preview_static/626725874f8811599ed4cb4e/bg5.jpg"><div class="c x0 y1 w2 h2"><div class="t m0 x7 h7 y46 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">2.3 Pixel_cnt（像素计数模块）</div><div class="t m0 x8 h4 y47 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">计算参与卷积或池化运算的四个数在图像中的相对位置，使用计数器 pixel</div><div class="t m0 x2 h4 y48 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">对每次运 算 进行 计数 来实 现。 由于 是处 理图 像数 据， 我们 使用 行计 数器</div><div class="t m0 x2 h4 y49 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">（ row_cnt ） 和列 计数 器（ col_cnt ）来 表示 一个 像 素 在 图 像 中 的 位 置 ， 由</div><div class="t m0 x2 h4 y4a ff3 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">pixel=(row_cnt-1)*8+col_cnt 可得 pixel。每进行一次运算，pixel 加一。</div><div class="t m0 x7 h7 y4b ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">2.4 Addr_cal（地址计算模块） </div><div class="t m0 x8 h4 y4c ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">根据 pixe l_cnt 输出的当前 pixel 值和 col、row 值，计算每次参与运算的</div><div class="t m0 x2 h4 y4d ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">四个数据的地址以及运算结果将存入单元的地址。</div><div class="t m0 x7 h7 y4e ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">2.5 Data_reg（数据寄存模块）</div><div class="t m0 x8 h4 y4f ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">存放由 addr_cal 模块计算出的地址从 memory 取回的数据，以供下一步卷积</div><div class="t m0 x2 h4 y50 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">或池化运算使用。</div><div class="t m0 x7 h7 y51 ff4 fs4 fc0 sc1 ls0 ws0">2.6 Convolution（卷积运算模块）</div><div class="t m0 x8 h4 y52 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">根据 data_reg 中存放的四个数据，以及设定的卷积核，完成计算并输出结</div><div class="t m0 x2 h4 y53 ff1 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">果。</div></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611850,0.000000,0.000000,1.611850,0.000000,0.000000]}'></div></div>