x264支持opencl的fpga吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-04-09 02:32 标签： 支持opencl的fpga

  • FPGA比GPU更具有可定制性和能耗低的优點
  • 过去基于OpenCL的研究没有运用FPGA的并行处理的优点和最小化内存带宽的考虑

Language开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且廣泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及(DSP)等其他并行处理器

（giga operations per second 每秒十亿次运算数（10的9次方）,十亿次运算/秒）衡量处理器计算能力的指标单位。现在更为常用

  • 卷积网络（CNNs）被大量运用，但是大型的卷积网络会有million数量级的神经元和billion数量级的连接权重
  • FPGA具有1.大量嘚处理单元，2.可定制的模块3.低功耗，因此非常适合用于实现神经网络
  • 传统的基于RTL（register transfer level寄存器级别）的设计流程需要编写大量的复杂的RTL代码非常耗时并且需要仿真和汇编。

运用OpenCL和定点CNN（fixed-point CNN）系统化的提出了如何运用有限的资源实现最小化的执行时间

2.3.3 作者在github公开了本文的代码鉯便他人使用。（作者在凑贡献点字数）

OpenCL是一个公开的跨平台的并行运算语言可以用于GPU和FPGA。设计流程见Fig.1

3.2 本文提出的架构

3.2.1 典型的CNN由数个卷積层池化层，全连接层组成

  • 典型的卷积层可以表示为：
  • 池化层中，一张feature-map中相邻的神经元会进行2D下采样
  • 全连接层中，每个输出都是所囿输入的加权和

图中Conv kernel既可以实现公式（1）的3D求和相加也可以实现公式（2）的内积操作。

这是一个具有并行数据传输的单进程kernel可以用来實现卷积层和FC层。两个运算技巧被用于提升运算吞吐量和并行化处理

注：上文中Initial interval经常出现，也被称为IIII到底是什么意思？我们在HLS中见到過类似例如：
  • 向量化的输入和权重会被综合为数据流。
  • VEC_SIZE这一参数会被引入来控制相应的输入吞吐量
  • 最外层的for循环会根据CU_NUM这一参量展开，以创建卷积流水线 
 

 于是，输出在不同feature-map的fo中的Do会被并行的生成
 
 

 
 

 

 
 

 
 
 

 

 
 
 

 

 
 

 

 
 
 

 logic模型可以支持对（L+1）个输入的均值和最大值计算。kernel可以被控制寄存器关閉
  • 两个大型的网络，AlexNet（8层）和VGG（16层）被用于设计 
 

 
 
 

 
 
 

 
 
 

 FPGA实现大型神经网络加速的方法：
  • 本文提出的架构，尽量增加数据复用 
 

 更详细解析会持續补充更新欢迎提问与批评。

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