HLS-卷积运算单元设计与SDK测试
45页1、 HLS卷积运算单元设计与SDK测试 目录o 一、引言o 二、概念o 三、程序o 四、优化o 五、测试o 六、补充一、引言涉及内容包括:多位宽并行,动态定点数运算,设置LOOP_TRIPCOUNT来性能分析等。二、概念1、功能定义。为了让卷积运算单元更具灵活性,在输入图层的长宽高、卷积核的大小、Stride的大小等很多功能上可设置。2、feature的内存排布。之前的池化模块的feature,是一个四维数组。而卷积核没有分块前,也是四维的。这边按问答方式对一些概念进行整理。为什么未分块前,卷积核(feature、kernel)为四维的?从下面这张图上看,卷积核可以表示为2x3x3x3,即:个数x长x宽x通道数,不同的地方将这四个参数的位置可能颠倒了下,但都只是这四个概念。下面对这四个参数做个理解,个数:表示不同卷积核的数目,对于一张完整的图(RGB都有),要提取里面的不同特征,需要多个不同的卷积核来进行提取,从之前的学习中,可以知道,卷积核本质就是特征feature,用一个特征怎么可能得到不同特征嘛,所以需要多个卷积核。长x宽:这个为卷积核的size,很好理解,是和局部特征单独运算相关
2、的。通道数:相同卷积核的数目(权值共享),与一张完整图片中准备卷积处理的通道数相同,一般处理R、G、B通道,一个卷积核的通道数,也就为3了,同时可以得到3张feature map。在下面这张图的例子中,输入6x6,kernel为3x3,输出4x4,首先确定不是same模式,为valid模式,padding为0。只看H,有4-1=(6-3+2xpadding)/stride,则stride为1。通过在通道方向上相乘求累加后,9个点再做一次累加,得到输出feature map上的一个点。为什么分块后,卷积核(feature、kernel)为五维的?从下面这张图上看,可以把kernel上任意个数据表示为kernel: CHoutKyKxCHin/KK。CHout表示的是有多少个kernel,Ky和Kx为一个kernel的宽和长,CHin/K为在输入图层方向切了多少个子块,K为每个子块的索引。因此,本设计中,由一个四维的输入图层feature map和五维的feature(卷积核、权重),得到一个输出的feature map输出图层。3、卷积运算的full、same和vaild模式是啥?这个参
3、考了前人的一篇文章,讲的很好,非常感谢,Add在最后边了。橙色为image,蓝色为kernel。1full mode模式:从image和kernel刚相交,就开始做卷积运算。而其余白色的地方全部填0,这样一张橙色的image先补了两行两列的0后,如果stride为1的卷积运算后,图片反而变大了,这模式很少用。2same mode模式:当kernel的中心K与image的边角重叠时,开始做卷积运算。这种模式下,如果stride为1的卷积运算后,输出的feature map尺寸是保持不变的(相当于输入图)。相比full mode,这模式就用的多了。该模式可以在前向传播的过程中,让特征图的大小保持不变,调参师不需要精准计算尺寸的变化,因为根本就没有变化。由于卷积核的size尺寸一般为奇数,故可以总结一个padding公式,用来计算需要补多少行列的0数据,才能满足same mode模式。具体公式为:padding_x=(kx-1)/2,padding_y=(ky-1)/2。举个例子,这里size为33,那么,padding_x=padding_y=1。3valid mode模式:当kernel
4、全在image里时,进行卷积运算,明显地,会丢掉一部分的数据。如何计算卷积运算后的feature map的尺寸大小?也参考了前人的博文,但网上貌似没有发现推导的过程,举几个例子应该也能总结下,这里也直接作为经验来使用了。计算的公式为:output_h =(originalSize_h+padding x 2-kernelSize_h)/stride +1。其中,originalSize_h为原始输入image的H或W,padding为填充的行或列数,kernelSize_h为kernel的size大小,stride为x或y方向上的步长。拿一道面试的题来试试手吧。(卷积向下取整,池化向上取整)input image:200200first layer_conv:kernel size 55,padding 1,stride 2second layer_pooling:kernel size 33,padding 0,stride 1third layer_conv:kernel size 33,padding 1,stride 1output feature map?答:1(200-5+
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