当前位置:首页 > OpenCL&HLS > 正文内容

使用Vitis HLS实现和优化DethSepConv函数

chanra1n3周前 (05-29)OpenCL&HLS251

1初版功能验证

1.0设计框图

+-----------------------------------+
|            Input Data             |
+----------------+------------------+
                 | Data Split / Parallel Ops
+----------------V------------------+
|    Depthwise Convolution Layer    | Pipelined / Parallel Execution using DSP
+----------------+------------------+
                 | 
+----------------V------------------+
|        Batch Normalization        |
+----------------+------------------+
                 |
+----------------V------------------+
|        Activation Function        |
+----------------+------------------+
                 |
+----------------V------------------+
|         SE Block (Optional)       |
+----------------+------------------+
                 |
+----------------V------------------+
|     Pointwise Convolution Layer   | Pipelined / Parallel Execution using DSP
+----------------+------------------+
                 |
+----------------V------------------+
|        Batch Normalization        |
+----------------+------------------+
                 |
+----------------V------------------+
|        Activation Function        |
+----------------+------------------+
                 |
+----------------V------------------+
|             Output Data           |
+-----------------------------------+

1.1源码

//Activation.h
#ifndef ACTIVATION_H
#define ACTIVATION_H

inline float hard_swich(float x) {
    return x > 0 ? x : 0;
}

template<int CHANNELS>
void Activation(float input[CHANNELS][32][32],
                float output[CHANNELS][32][32],
                float(*activation_function)(float)) {
    for(int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {
        for(int row = 0; row < 32; row++) {
            for(int col = 0; col < 32; col++) {
                output[ch][row][col] = activation_function(input[ch][row][col]);
            }
        }
    }
}

#endif
//BatchNormalization.h
#ifndef BATCHNORMALIZATION_H
#define BATCHNORMALIZATION_H

template<int CHANNELS>
void BatchNormalization(float input[CHANNELS][32][32],
                        float output[CHANNELS][32][32],
                        float mean[CHANNELS],
                        float variance[CHANNELS],
                        float gamma[CHANNELS],
                        float beta[CHANNELS],
                        float epsilon = 1e-5) {
    for(int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {
        for(int row = 0; row < 32; row++) {
            for(int col = 0; col < 32; col++) {
                output[ch][row][col] = gamma[ch] * ((input[ch][row][col] - mean[ch]) / hls::sqrt(variance[ch] + epsilon)) + beta[ch];
            }
        }
    }
}

#endif
// Conv2D.h
#ifndef CONV2D_H
#define CONV2D_H

#include "ap_int.h"
#include "hls_stream.h"
#include "hls_math.h"

// 普通卷积运算
template<int INPUT_CHANNELS, int OUTPUT_CHANNELS, int KERNEL_SIZE, int STRIDE>
void Conv2D(float input[INPUT_CHANNELS][32][32],
            float output[OUTPUT_CHANNELS][32][32],
            float weights[OUTPUT_CHANNELS][INPUT_CHANNELS][KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE]) {
    // 卷积运算实现
    for(int out_ch = 0; out_ch < OUTPUT_CHANNELS; out_ch++) {
        for(int row = 0; row < 32; row += STRIDE) {
            for(int col = 0; col < 32; col += STRIDE) {
                float acc = 0;
                for(int in_ch = 0; in_ch < INPUT_CHANNELS; in_ch++) {
                    for(int k_row = 0; k_row < KERNEL_SIZE; k_row++) {
                        for(int k_col = 0; k_col < KERNEL_SIZE; k_col++) {
                            int in_row = row + k_row - KERNEL_SIZE/2;
                            int in_col = col + k_col - KERNEL_SIZE/2;
                            if (in_row >= 0 && in_row < 32 && in_col >= 0 && in_col < 32) {
                                acc += input[in_ch][in_row][in_col] * weights[out_ch][in_ch][k_row][k_col];
                            }
                        }
                    }
                }
                output[out_ch][row][col] = acc;
            }
        }
    }
}

// 深度卷积运算
template<int CHANNELS, int KERNEL_SIZE, int STRIDE>
void DepthwiseConv2D(float input[CHANNELS][32][32],
                     float output[CHANNELS][32][32],
                     float weights[CHANNELS][1][KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE]) {
    // 深度卷积运算实现
    for(int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {
        for(int row = 0; row < 32; row += STRIDE) {
            for(int col = 0; col < 32; col += STRIDE) {
                float acc = 0;
                for(int k_row = 0; k_row < KERNEL_SIZE; k_row++) {
                    for(int k_col = 0; k_col < KERNEL_SIZE; k_col++) {
                        int in_row = row + k_row - KERNEL_SIZE/2;
                        int in_col = col + k_col - KERNEL_SIZE/2;
                        if (in_row >= 0 && in_row < 32 && in_col >= 0 && in_col < 32) {
                            acc += input[ch][in_row][in_col] * weights[ch][0][k_row][k_col];
                        }
                    }
                }
                output[ch][row][col] = acc;
            }
        }
    }
}

#endif
// DethSepConv.h
#ifndef DETHSEPCONV_H
#define DETHSEPCONV_H

#include "Conv2D.h"
#include "BatchNormalization.h"
#include "Activation.h"
#include "SE_block.h"

template<int INPUT_CHANNELS, int OUTPUT_CHANNELS, int KERNEL_SIZE, int STRIDE>
void DethSepConv(float input[INPUT_CHANNELS][32][32],
                 float output[OUTPUT_CHANNELS][32][32],
                 float depthwise_weights[INPUT_CHANNELS][1][KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE],
                 float pointwise_weights[OUTPUT_CHANNELS][INPUT_CHANNELS][1][1],
                 float bn_mean1[INPUT_CHANNELS], float bn_var1[INPUT_CHANNELS],
                 float bn_gamma1[INPUT_CHANNELS], float bn_beta1[INPUT_CHANNELS],
                 float bn_mean2[OUTPUT_CHANNELS], float bn_var2[OUTPUT_CHANNELS],
                 float bn_gamma2[OUTPUT_CHANNELS], float bn_beta2[OUTPUT_CHANNELS],
                 bool use_se = false,
                 float se_fc1_weights[INPUT_CHANNELS/16][INPUT_CHANNELS] = nullptr,
                 float se_fc1_bias[INPUT_CHANNELS/16] = nullptr,
                 float se_fc2_weights[INPUT_CHANNELS][INPUT_CHANNELS/16] = nullptr,
                 float se_fc2_bias[INPUT_CHANNELS] = nullptr) {
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = input offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = output offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = depthwise_weights offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = pointwise_weights offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_mean1 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_var1 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_gamma1 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_beta1 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_mean2 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_var2 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_gamma2 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_beta2 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc1_weights offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc1_bias offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc2_weights offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc2_bias offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port = use_se bundle = control
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port = return bundle = control

    float depthwise_out[INPUT_CHANNELS][32][32];
    float bn1_out[INPUT_CHANNELS][32][32];
    float activation1_out[INPUT_CHANNELS][32][32];
    float se_out[INPUT_CHANNELS][32][32];
    float pointwise_out[OUTPUT_CHANNELS][32][32];
    float bn2_out[OUTPUT_CHANNELS][32][32];

    DepthwiseConv2D<INPUT_CHANNELS, KERNEL_SIZE, STRIDE>(input, depthwise_out, depthwise_weights);
    BatchNormalization<INPUT_CHANNELS>(depthwise_out, bn1_out, bn_mean1, bn_var1, bn_gamma1, bn_beta1);
    Activation<INPUT_CHANNELS>(bn1_out, activation1_out, hard_swich);

    if (use_se) {
        SE_block<INPUT_CHANNELS>(activation1_out, se_out, se_fc1_weights, se_fc1_bias, se_fc2_weights, se_fc2_bias);
    } else {
        for (int ch = 0; ch < INPUT_CHANNELS; ch++) {
            for (int row = 0; row < 32; row++) {
                for (int col = 0; col < 32; col++) {
                    se_out[ch][row][col] = activation1_out[ch][row][col];
                }
            }
        }
    }

    Conv2D<INPUT_CHANNELS, OUTPUT_CHANNELS, 1, 1>(se_out, pointwise_out, pointwise_weights);
    BatchNormalization<OUTPUT_CHANNELS>(pointwise_out, bn2_out, bn_mean2, bn_var2, bn_gamma2, bn_beta2);
    Activation<OUTPUT_CHANNELS>(bn2_out, output, hard_swich);
}
#endif
//SE_block.h
#ifndef SE_BLOCK_H
#define SE_BLOCK_H

template<int CHANNELS>
void SE_block(float input[CHANNELS][32][32],
              float output[CHANNELS][32][32],
              float fc1_weights[CHANNELS/16][CHANNELS],
              float fc1_bias[CHANNELS/16],
              float fc2_weights[CHANNELS][CHANNELS/16],
              float fc2_bias[CHANNELS]) {
    float pooled[CHANNELS] = {0};
    // 全局平均池化
    for (int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {
        for (int row = 0; row < 32; row++) {
            for (int col = 0; col < 32; col++) {
                pooled[ch] += input[ch][row][col];
            }
        }
        pooled[ch] /= 32 * 32;
    }

    float fc1_out[CHANNELS / 16] = {0};
    // 第一个全连接层
    for (int i = 0; i < CHANNELS / 16; i++) {
        for (int j = 0; j < CHANNELS; j++) {
            fc1_out[i] += pooled[j] * fc1_weights[i][j];
        }
        fc1_out[i] += fc1_bias[i];
        fc1_out[i] = hard_swich(fc1_out[i]);
    }

    float fc2_out[CHANNELS] = {0};
    // 第二个全连接层
    for (int i = 0; i < CHANNELS; i++) {
        for (int j = 0; j < CHANNELS / 16; j++) {
            fc2_out[i] += fc1_out[j] * fc2_weights[i][j];
        }
        fc2_out[i] += fc2_bias[i];
        fc2_out[i] = hard_swich(fc2_out[i]);
    }

    for (int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {
        for (int row = 0; row < 32; row++) {
            for (int col = 0; col < 32; col++) {
                output[ch][row][col] = input[ch][row][col] * fc2_out[ch];
            }
        }
    }
}

#endif
// top.cpp
#include "DethSepConv.h"

extern "C" {
void top_function(float input[32][32][32],
                  float output[64][32][32],
                  float depthwise_weights[32][1][3][3],
                  float pointwise_weights[64][32][1][1],
                  float bn_mean1[32],
                  float bn_var1[32],
                  float bn_gamma1[32],
                  float bn_beta1[32],
                  float bn_mean2[64],
                  float bn_var2[64],
                  float bn_gamma2[64],
                  float bn_beta2[64],
                  bool use_se,
                  float se_fc1_weights[2][32],
                  float se_fc1_bias[2],
                  float se_fc2_weights[32][2],
                  float se_fc2_bias[32]) {
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = input offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = output offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = depthwise_weights offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = pointwise_weights offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_mean1 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_var1 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_gamma1 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_beta1 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_mean2 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_var2 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_gamma2 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_beta2 offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc1_weights offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc1_bias offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc2_weights offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc2_bias offset = slave bundle = gmem
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port = use_se bundle = control
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port = return bundle = control

  DethSepConv<32, 64, 3, 1>(input, output,
                            depthwise_weights, pointwise_weights,
                            bn_mean1, bn_var1, bn_gamma1, bn_beta1,
                            bn_mean2, bn_var2, bn_gamma2, bn_beta2,
                            use_se,
                            se_fc1_weights, se_fc1_bias,
                            se_fc2_weights, se_fc2_bias);
}
}

1.2仿真激励

// TestDethSepConv.cpp
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include "DethSepConv.h"

void initialize_array(float* array, int size) {
    for(int i = 0; i < size; i++) {
        array[i] = static_cast<float>(rand()) / static_cast<float>(RAND_MAX) - 0.5;  // [-0.5, 0.5] 范围内的随机值
    }
}

int main() {
    constexpr int INPUT_CHANNELS = 32; //改成32通道
    constexpr int OUTPUT_CHANNELS = 64; //改成64通道
    constexpr int KERNEL_SIZE = 3;
    constexpr int STRIDE = 1;

    float input[INPUT_CHANNELS][32][32];
    float output[OUTPUT_CHANNELS][32][32];
    float depthwise_weights[INPUT_CHANNELS][1][KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE];
    float pointwise_weights[OUTPUT_CHANNELS][INPUT_CHANNELS][1][1];
    float bn_mean1[INPUT_CHANNELS];
    float bn_var1[INPUT_CHANNELS];
    float bn_gamma1[INPUT_CHANNELS];
    float bn_beta1[INPUT_CHANNELS];
    float bn_mean2[OUTPUT_CHANNELS];
    float bn_var2[OUTPUT_CHANNELS];
    float bn_gamma2[OUTPUT_CHANNELS];
    float bn_beta2[OUTPUT_CHANNELS];

    float se_fc1_weights[INPUT_CHANNELS/16][INPUT_CHANNELS];
    float se_fc1_bias[INPUT_CHANNELS/16];
    float se_fc2_weights[INPUT_CHANNELS][INPUT_CHANNELS/16];
    float se_fc2_bias[INPUT_CHANNELS];

    // 初始化数组
    initialize_array((float*)input, INPUT_CHANNELS * 32 * 32);
    initialize_array((float*)depthwise_weights, INPUT_CHANNELS * 1 * KERNEL_SIZE * KERNEL_SIZE);
    initialize_array((float*)pointwise_weights, OUTPUT_CHANNELS * INPUT_CHANNELS * 1 * 1);
    initialize_array(bn_mean1, INPUT_CHANNELS);
    initialize_array(bn_var1, INPUT_CHANNELS);
    initialize_array(bn_gamma1, INPUT_CHANNELS);
    initialize_array(bn_beta1, INPUT_CHANNELS);
    initialize_array(bn_mean2, OUTPUT_CHANNELS);
    initialize_array(bn_var2, OUTPUT_CHANNELS);
    initialize_array(bn_gamma2, OUTPUT_CHANNELS);
    initialize_array(bn_beta2, OUTPUT_CHANNELS);
    initialize_array((float*)se_fc1_weights, (INPUT_CHANNELS/16) * INPUT_CHANNELS);
    initialize_array(se_fc1_bias, (INPUT_CHANNELS/16));
    initialize_array((float*)se_fc2_weights, INPUT_CHANNELS * (INPUT_CHANNELS/16));
    initialize_array(se_fc2_bias, INPUT_CHANNELS);

    // 调用DethSepConv功能
    DethSepConv<INPUT_CHANNELS, OUTPUT_CHANNELS, KERNEL_SIZE, STRIDE>(
        input, output,
        depthwise_weights, pointwise_weights,
        bn_mean1, bn_var1, bn_gamma1, bn_beta1,
        bn_mean2, bn_var2, bn_gamma2, bn_beta2,
        true, // 使用SE
        se_fc1_weights, se_fc1_bias,
        se_fc2_weights, se_fc2_bias);

    // 打印输出以验证正确性 (简化版)
    for (int ch = 0; ch < OUTPUT_CHANNELS; ch++) {
        for (int row = 0; row < 32; row++) {
            for (int col = 0; col < 32; col++) {
                std::cout << "output[" << ch << "][" << row << "][" << col << "] = " << output[ch][row][col] << std::endl;
            }
        }
    }

    std::cout << "Test complete!" << std::endl;

    return 0;
}

1.3初版编译(未进行优化,仅验证功能)image.png

1.4功能验证

INFO: [SIM 2] *************** CSIM start ***************
INFO: [SIM 4] CSIM will launch GCC as the compiler.
   Compiling ../../../../src/TestDethSepConv.cpp in debug mode
   Generating csim.exe
output[0][0][0] = 0
output[0][0][1] = 0
output[0][0][2] = 0
output[0][0][3] = 0
output[0][0][4] = 0
......
output[11][23][23] = 0.655102
output[11][23][24] = 0.65415
output[11][23][25] = 0.65152
......
output[63][31][28] = 0
output[63][31][29] = 0
output[63][31][30] = 0
output[63][31][31] = 0
Test complete!
INFO: [SIM 1] CSim done with 0 errors.
INFO: [SIM 3] *************** CSIM finish ***************

功能验证通过!

2实现优化

2.1初版优化

优化基于Vitis HLS的深度卷积代码的主要方向是并行化计算和优化内存访问。以下是详细的优化步骤和代码调整建议:

2.1.1. 在Activation模块中加入数据流指令 (Dataflow)

通过在 Activation 函数中使用 #pragma HLS pipeline 和 #pragma HLS unroll 指令来提高并行度,从而加速计算速度。

Activation.h

inline float hard_swich(float x) {
    return x > 0 ? x : 0;}template<int CHANNELS>void Activation(float input[CHANNELS][32][32],
                float output[CHANNELS][32][32],
                float(*activation_function)(float)) {#pragma HLS inline
    for(int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {#pragma HLS unroll
        for(int row = 0; row < 32; row++) {#pragma HLS pipeline
            for(int col = 0; col < 32; col++) {
                output[ch][row][col] = activation_function(input[ch][row][col]);
            }
        }
    }}

2.1.2. 在BatchNormalization模块中优化管道和循环级展开

同样的,我们可以对 BatchNormalization 函数进行类似的优化。

BatchNormalization.h

template<int CHANNELS>void BatchNormalization(float input[CHANNELS][32][32],
                        float output[CHANNELS][32][32],
                        float mean[CHANNELS],
                        float variance[CHANNELS],
                        float gamma[CHANNELS],
                        float beta[CHANNELS],
                        float epsilon = 1e-5) {#pragma HLS inline
    for(int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {#pragma HLS unroll
        for(int row = 0; row < 32; row++) {#pragma HLS pipeline
            for(int col = 0; col < 32; col++) {
                output[ch][row][col] = gamma[ch] * ((input[ch][row][col] - mean[ch]) / hls::sqrt(variance[ch] + epsilon)) + beta[ch];
            }
        }
    }}

2.1.3. 在Conv2D和DepthwiseConv2D模块中使用管道、展开和数据流指令

对于 Conv2D 和 DepthwiseConv2D 函数,重点优化内层的卷积计算部分。

Conv2D.h

template<int INPUT_CHANNELS, int OUTPUT_CHANNELS, int KERNEL_SIZE, int STRIDE>void Conv2D(float input[INPUT_CHANNELS][32][32],
            float output[OUTPUT_CHANNELS][32][32],
            float weights[OUTPUT_CHANNELS][INPUT_CHANNELS][KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE]) {#pragma HLS inline#pragma HLS dataflow
    for(int out_ch = 0; out_ch < OUTPUT_CHANNELS; out_ch++) {#pragma HLS unroll
        for(int row = 0; row < 32; row += STRIDE) {#pragma HLS pipeline
            for(int col = 0; col < 32; col += STRIDE) {
                float acc = 0;
                for(int in_ch = 0; in_ch < INPUT_CHANNELS; in_ch++) {#pragma HLS unroll
                    for(int k_row = 0; k_row < KERNEL_SIZE; k_row++) {#pragma HLS unroll
                        for(int k_col = 0; k_col < KERNEL_SIZE; k_col++) {
                            int in_row = row + k_row - KERNEL_SIZE/2;
                            int in_col = col + k_col - KERNEL_SIZE/2;
                            if (in_row >= 0 && in_row < 32 && in_col >= 0 && in_col < 32) {
                                acc += input[in_ch][in_row][in_col] * weights[out_ch][in_ch][k_row][k_col];
                            }
                        }
                    }
                }
                output[out_ch][row][col] = acc;
            }
        }
    }}template<int CHANNELS, int KERNEL_SIZE, int STRIDE>void DepthwiseConv2D(float input[CHANNELS][32][32],
                     float output[CHANNELS][32][32],
                     float weights[CHANNELS][1][KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE]) {#pragma HLS inline#pragma HLS dataflow
    for(int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {#pragma HLS unroll
        for(int row = 0; row < 32; row += STRIDE) {#pragma HLS pipeline
            for(int col = 0; col < 32; col += STRIDE) {
                float acc = 0;
                for(int k_row = 0; k_row < KERNEL_SIZE; k_row++) {#pragma HLS unroll
                    for(int k_col = 0; k_col < KERNEL_SIZE; k_col++) {
                        int in_row = row + k_row - KERNEL_SIZE / 2;
                        int in_col = col + k_col - KERNEL_SIZE / 2;
                        if (in_row >= 0 && in_row < 32 && in_col >= 0 && in_col < 32) {
                            acc += input[ch][in_row][in_col] * weights[ch][0][k_row][k_col];
                        }
                    }
                }
                output[ch][row][col] = acc;
            }
        }
    }}

2.1.4. 在DethSepConv模块中使用数据流指令

将 DethSepConv 中不同层之间的数据流化。

DethSepConv.h

template<int INPUT_CHANNELS, int OUTPUT_CHANNELS, int KERNEL_SIZE, int STRIDE>void DethSepConv(float input[INPUT_CHANNELS][32][32],
                 float output[OUTPUT_CHANNELS][32][32],
                 float depthwise_weights[INPUT_CHANNELS][1][KERNEL_SIZE][KERNEL_SIZE],
                 float pointwise_weights[OUTPUT_CHANNELS][INPUT_CHANNELS][1][1],
                 float bn_mean1[INPUT_CHANNELS], float bn_var1[INPUT_CHANNELS],
                 float bn_gamma1[INPUT_CHANNELS], float bn_beta1[INPUT_CHANNELS],
                 float bn_mean2[OUTPUT_CHANNELS], float bn_var2[OUTPUT_CHANNELS],
                 float bn_gamma2[OUTPUT_CHANNELS], float bn_beta2[OUTPUT_CHANNELS],
                 bool use_se = false,
                 float se_fc1_weights[INPUT_CHANNELS/16][INPUT_CHANNELS] = nullptr,
                 float se_fc1_bias[INPUT_CHANNELS/16] = nullptr,
                 float se_fc2_weights[INPUT_CHANNELS][INPUT_CHANNELS/16] = nullptr,
                 float se_fc2_bias[INPUT_CHANNELS] = nullptr) {#pragma HLS dataflow
  
    float depthwise_out[INPUT_CHANNELS][32][32];
    float bn1_out[INPUT_CHANNELS][32][32];
    float activation1_out[INPUT_CHANNELS][32][32];
    float se_out[INPUT_CHANNELS][32][32];
    float pointwise_out[OUTPUT_CHANNELS][32][32];
    float bn2_out[OUTPUT_CHANNELS][32][32];

    DepthwiseConv2D<INPUT_CHANNELS, KERNEL_SIZE, STRIDE>(input, depthwise_out, depthwise_weights);
    BatchNormalization<INPUT_CHANNELS>(depthwise_out, bn1_out, bn_mean1, bn_var1, bn_gamma1, bn_beta1);
    Activation<INPUT_CHANNELS>(bn1_out, activation1_out, hard_swich);

    if (use_se) {
        SE_block<INPUT_CHANNELS>(activation1_out, se_out, se_fc1_weights, se_fc1_bias, se_fc2_weights, se_fc2_bias);
    } else {
        for (int ch = 0; ch < INPUT_CHANNELS; ch++) {#pragma HLS unroll
            for (int row = 0; row < 32; row++) {#pragma HLS pipeline
                for (int col = 0; col < 32; col++) {
                    se_out[ch][row][col] = activation1_out[ch][row][col];
                }
            }
        }
    }

    Conv2D<INPUT_CHANNELS, OUTPUT_CHANNELS, 1, 1>(se_out, pointwise_out, pointwise_weights);
    BatchNormalization<OUTPUT_CHANNELS>(pointwise_out, bn2_out, bn_mean2, bn_var2, bn_gamma2, bn_beta2);
    Activation<OUTPUT_CHANNELS>(bn2_out, output, hard_swich);}

2.1.5. 在SE_block模块中使用指令

为SE_block函数添加管道和展开指令。

template<int CHANNELS>
void SE_block(float input[CHANNELS][32][32],
              float output[CHANNELS][32][32],
              float fc1_weights[CHANNELS/16][CHANNELS],
              float fc1_bias[CHANNELS/16],
              float fc2_weights[CHANNELS][CHANNELS/16],
              float fc2_bias[CHANNELS]) {
    float pooled[CHANNELS] = {0};
    // 全局平均池化
    for (int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {
#pragma HLS unroll
        for (int row = 0; row < 32; row++) {
#pragma HLS pipeline
            for (int col = 0; col < 32; col++) {
                  pooled[ch] += input[ch][row][col];
            }
        }
        pooled[ch] /= 32 * 32;
    }

    float fc1_out[CHANNELS / 16] = {0};
    // 第一个全连接层
    for (int i = 0; i < CHANNELS / 16; i++) {
#pragma HLS unroll
        for (int j = 0; j < CHANNELS; j++) {
#pragma HLS pipeline
            fc1_out[i] += pooled[j] * fc1_weights[i][j];
        }
        fc1_out[i] += fc1_bias[i];
        fc1_out[i] = hard_swich(fc1_out[i]);
    }

    float fc2_out[CHANNELS] = {0};
    // 第二个全连接层
    for (int i = 0; i < CHANNELS; i++) {
#pragma HLS unroll
        for (int j = 0; j < CHANNELS / 16; j++) {
#pragma HLS pipeline
            fc2_out[i] += fc1_out[j] * fc2_weights[i][j];
        }
        fc2_out[i] += fc2_bias[i];
        fc2_out[i] = hard_swich(fc2_out[i]);
    }

    for (int ch = 0; ch < CHANNELS; ch++) {
#pragma HLS unroll
        for (int row = 0; row < 32; row++) {
#pragma HLS pipeline
            for (int col = 0; col < 32; col++) {
                output[ch][row][col] = input[ch][row][col] * fc2_out[ch];
            }
        }
    }
}

2.1.6. 在top_function中应用这些优化

我们可确保在 top_function 中使用了优化的子模块。

top.cpp

extern "C" {void top_function(float input[32][32][32],
                  float output[64][32][32],
                  float depthwise_weights[32][1][3][3],
                  float pointwise_weights[64][32][1][1],
                  float bn_mean1[32],
                  float bn_var1[32],
                  float bn_gamma1[32],
                  float bn_beta1[32],
                  float bn_mean2[64],
                  float bn_var2[64],
                  float bn_gamma2[64],
                  float bn_beta2[64],
                  bool use_se,
                  float se_fc1_weights[2][32],
                  float se_fc1_bias[2],
                  float se_fc2_weights[32][2],
                  float se_fc2_bias[32]) {#pragma HLS INTERFACE m_axi port = input offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = output offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = depthwise_weights offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = pointwise_weights offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_mean1 offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_var1 offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_gamma1 offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_beta1 offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_mean2 offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_var2 offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_gamma2 offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = bn_beta2 offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc1_weights offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc1_bias offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc2_weights offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE m_axi port = se_fc2_bias offset = slave bundle = gmem#pragma HLS INTERFACE s_axilite port = use_se bundle = control#pragma HLS INTERFACE s_axilite port = return bundle = control#pragma HLS dataflow

    DethSepConv<32, 64, 3, 1>(input, output,
                            depthwise_weights, pointwise_weights,
                            bn_mean1, bn_var1, bn_gamma1, bn_beta1,
                            bn_mean2, bn_var2, bn_gamma2, bn_beta2,
                            use_se,
                            se_fc1_weights, se_fc1_bias,
                            se_fc2_weights, se_fc2_bias);}}

通过这些修改,我们可以显著提高这段基于Vitis HLS的深度卷积代码的执行速度。在每一个函数中使用 #pragma HLS pipeline 来提升并行度,通过 #pragma HLS unroll 指令减少循环开销,并且在需要数据流的地方使用 #pragma HLS dataflow 来优化模块间的数据传输。这样可以确保程序在FPGA上的高效执行。


扫描二维码推送至手机访问。

版权声明:本文由我的FPGA发布,如需转载请注明出处。

本文链接:http://myfpga.cn/index.php/post/424.html

分享给朋友:

“ 使用Vitis HLS实现和优化DethSepConv函数” 的相关文章

Ubuntu下Quartus OpenCL实现手写数字识别 QuartusPro 18.1 Update2 Arria10

Ubuntu下Quartus OpenCL实现手写数字识别 QuartusPro 18.1 Update2 Arria10

环境:Arria10 FPGA 10AXF40GAE 10AXF40GAAAMD Ryzen™ 7 7735HS 8核16线程(实测编译速度与主频和核心数有关,可以上X99的双路服务器)英睿达DDR5 4800Mhz 32G*2(注意,内存应大于8G,并且越大越好,否则...

OpenCL运行报错分析与解决MMD INFO : [board0] PCIe-to-fabric read test failed, read 0xffffffff after  1 attempt

OpenCL运行报错分析与解决MMD INFO : [board0] PCIe-to-fabric read test failed, read 0xffffffff after 1 attempt

在运行opencl程序或者aocl program时,发生报错:MMD INFO : [board0] PCIe-to-fabric read test failed, read 0xffffffff ...

Intel N3000 PAC开发板 Arria10FPGA 100G智能网卡 支持PCIE程序上传/调试 OpenCL OPAE

Intel N3000 PAC开发板 Arria10FPGA 100G智能网卡 支持PCIE程序上传/调试 OpenCL OPAE

近期,从小黄鱼上收了两块N3000的Intel PAC板子,FPGA型号和Microsoft 1768那个差不多,区别是这个支持100G网口,但是DDR4只有9G(组合后为9G)。型号是10AT115S1F45E1SG先把坑说前面,解决了能减少很多麻烦:To compile an AFU using...

使用Vitis HLS实现和优化Conv2D函数

使用Vitis HLS实现和优化Conv2D函数

现代卷积神经网络(CNNs)中,卷积操作(Conv2D)是最基本且计算量集中的部分。为了在嵌入式系统和FPGA平台上加速这一计算,我们可以利用Xilinx的Vitis高层次综合(HLS)工具。本文将介绍如何使用Vitis HLS实现一个基础的卷积操作,随后进行各种优化以提高其性能。一、基础实现我们首...

通俗易懂的Quartus HLS vs Vitis HLS 优化技巧及对比

通俗易懂的Quartus HLS vs Vitis HLS 优化技巧及对比

随着深度学习应用的普及,FPGA作为强大且高效的硬件加速器,其高性能和低延迟特性备受关注。为了简化FPGA开发流程,高级综合工具(HLS)如Intel的Quartus HLS和Xilinx的Vitis HLS相继推出,为用户提供了基于C/C++的编程方式,从而降低了开发门槛。然而,如何使用这些工具进...