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基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(二)资源分配

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资源分配

 

环境:Vivado2019.2。

 

Part:xcku040-ffva1156-2-i,内嵌DSP个数 1920个,BRAM 600个也就是21.1Mb。

 

说明:通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络,也就是将下列数据传输至FPGA,识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波,通过简单实例实践,从而实现更复杂的网络。 主要是实现CNN网络的搭建 ,本文因为追求速度利用了大量的DSP,后期加入复杂网络进行DSP复用。

 

第一节: 基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(一)框架

 

第二节: 基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(二)资源分配

 

文章目录

 

再次认识整个网络,第一层卷积核、第一次池化是串行执行,第一层池化和第二层卷积是并行执行,第二层池化、第三层卷积、全连接是并行执行。

 

 

接下来就各层分析以下资源消耗情况

 

一、DSP资源分配

 

我们知道,卷积主要做的是乘加运算,FPGA加速主要是通过内嵌的DSP资源去做这些乘法。

 

DSP? 啥

①27bit预加器(加法器)

 

②27*18乘法器

 

③可以做加(减)法器,累加(减)器,逻辑运算(与或非)

 

④模式探测器,主要实现带掩膜的数据比较,上下溢出检测,记到一定数据对结果进行重置功能。

 

⑤数据选择器

 

例如如下模型,卷积核通道为1,卷积核元素为3个,需要的乘法器为3个,也就是需要3个DSP。

我们所设计的网络

 

1.第一层卷积

 

第一层卷积:1通道,6个卷积核,卷积核内的元素为5,卷积所需要的的乘法器为1×6×5=30,那幺我们所需的DSP资源为1×6×5=30个。

2.第二层卷积

 

第二层卷积:6通道,16个卷积核,卷积核内的元素为5,卷积所需要的的乘法器为6×16×5=480,那幺我们所需的DSP资源为6×16×5=480个。

3.第三层卷积

 

第三层卷积:16通道,16个卷积核,卷积核内的元素为5,卷积所需要的的乘法器为16×16×5=1280,那幺我们所需的DSP资源为16×16×5=1280个。

4、全连接层

 

全连接层:理论上是将第三层卷积的16条通道25点的结果拼接成一条400点的数据输出,然后分别和3条400点的权重相乘相加得到3个结果R1、R2、R3,但是这样串行的去相乘相加无疑很耗时间。

但是我们用的可是可以并行的FPGA,出来的并行数据为何要连接成串行计算呢?

我们何不把权重(事先存储的参数数据,想咋存都由你,或者外部传输进去的数据,想怎幺传还是由你)也构造成这种形式,让地三层卷积16通道结果出来的同时就立马可以分别和3个通道对应的权重相乘相加,这不就达到了并行的结果。

 

这样所需要的的乘法器为就为16×3,也就是DSP所需16×3=48个。

 

 

层级特征使用DSP个数
第一层卷积1通道、6个卷积核、卷积核元素为51×6×5=30
第二层卷积6通道、16个卷积核、卷积核元素为56×16×5=480
第三层卷积16通道、16个卷积核、卷积核元素为516×16×5=1280
全连接第三层16通道卷积的输出,分别乘加3个16通道权重16×3=48
1838

 

对比一下资源使用表:

DSP资源没这幺多的时候,就考虑复用。

 

二、BRAM资源

 

每层所需的权重参数本设计是暂存在ROM中,而ROM所占用的资源为BRAM资源,后续复杂网络,权重参数可能会通过PCIE总线进行传输。

 

所谓的权重参数就是每个卷积核、每条卷积核相应的偏置,全连接参数、偏置。

 

1.第一层卷积

 

第一层通道为1,卷积核个数为6,卷积核元素为5。那幺第一层卷积参数就为6×5=30,别忘了每个卷积最后的结果都会加一个偏置,也就是一条卷积核卷积完成后的结果上整体去加上这个偏置,所以偏置个数为6,那幺第一层所需的参数为6×5+6=36。

比如该设计的第一层的1通道16个卷积核,卷积核元素个数为5的参数:

 

-0.41392267 -0.37628385-0.38678840   -0.10021902-0.42755467
0.46177748  0.47878936-0.0118410990.36656979-0.33966425
0.19130668  0.14565417-0.17707989    0.26029965 0.29681087
-0.29763651 -0.37699795 0.35222396   -0.20345914-0.37277707
-0.36939585  0.19159849-0.23786691   -0.37849170-0.44727486
-0.075469948 -0.18664657-0.30474073   -0.23001774-0.098302089

 

比如该设计的第一层6个卷积核对应的偏置参数:

 

-0.16858324-0.25512469-0.27672836-0.195295390.451466800.46845901

 

2.第二层卷积

 

第二层通道为6,卷积核个数为16,卷积核元素为5。那幺第二层卷积参数就为6×16×5=480,偏置个数为16,那幺第二层所需的参数为6×16×5+16=496。

比如该设计的第二层的6通道16个卷积核,卷积核元素个数为5参数:

 

val(:,:,1) =
   -0.1547    0.2032    0.1963   -0.1448   -0.1131
    0.1735    0.1296    0.1969    0.2054   -0.0226
   -0.0928   -0.0498    0.2513    0.0210   -0.0890
    0.0415   -0.0431    0.1257    0.1251    0.1287
    0.0116    0.1061   -0.1738    0.1131   -0.0005
   -0.1320    0.0712    0.0488    0.0231    0.0075
val(:,:,2) =
    0.1026   -0.0004    0.0034   -0.0461    0.1522
   -0.1177   -0.0905    0.0413   -0.1417   -0.1348
    0.0588    0.0095    0.0238   -0.0664   -0.1272
   -0.0614    0.0279   -0.1217   -0.0029    0.0752
    0.0962   -0.1873    0.0188   -0.1346    0.0241
   -0.1899   -0.1165   -0.0286    0.1052    0.1000
val(:,:,3) =
   -0.2075    0.0816   -0.1127    0.0045   -0.0761
    0.2506    0.2455   -0.0971   -0.0761   -0.0129
    0.2404   -0.0074    0.0966   -0.0890   -0.0007
    0.0926    0.1140    0.1104   -0.0333    0.0803
   -0.0943    0.0773    0.1850    0.0859   -0.0638
   -0.1796   -0.0393   -0.0565   -0.1135   -0.0263
val(:,:,4) =
   -0.0133   -0.0443   -0.0063   -0.0984    0.0493
    0.1532    0.1724   -0.0733   -0.0340   -0.0326
   -0.0105    0.1516   -0.0407   -0.0529   -0.0170
   -0.1523    0.0605   -0.0966   -0.0619   -0.1496
   -0.1155   -0.0049   -0.1252    0.1687    0.2154
   -0.1118   -0.0710   -0.0020    0.0922    0.2124
val(:,:,5) =
   -0.0509    0.0435   -0.0144    0.1848    0.0542
    0.2265    0.0743    0.1912    0.0046   -0.0996
   -0.0427   -0.1315   -0.0471    0.0246   -0.0847
    0.1970   -0.1339   -0.1562   -0.0466    0.1271
   -0.1135   -0.0592   -0.1675    0.0143    0.0434
    0.0487   -0.1833    0.0461    0.1186   -0.1582
val(:,:,6) =
   -0.0779    0.1322    0.2086    0.1222    0.0509
   -0.1968   -0.1623    0.0085   -0.0786    0.0393
    0.0522   -0.0438   -0.1044   -0.0294   -0.0912
    0.1010    0.2230    0.1075    0.0100   -0.0050
    0.1049    0.1498    0.0103    0.1068    0.1174
   -0.0630    0.1601   -0.0098    0.1374    0.2107
val(:,:,7) =
    0.0782   -0.0438   -0.1652    0.0035    0.0205
    0.2311    0.0875   -0.1125    0.0758    0.1435
   -0.0878    0.0090    0.0917   -0.1049   -0.1181
    0.1242   -0.0596   -0.0068    0.1177   -0.0373
    0.0162    0.0092   -0.1835   -0.0169   -0.0970
   -0.0093   -0.0643    0.1495    0.1413    0.0363
val(:,:,8) =
    0.1482   -0.1471    0.0542    0.0859   -0.1110
   -0.0803    0.1438    0.0147   -0.0928    0.0743
    0.1344    0.1544    0.1804    0.1789    0.1898
   -0.0955   -0.1667   -0.1229   -0.2301   -0.0559
    0.1493   -0.1870   -0.0373   -0.0948    0.0036
   -0.0054   -0.1074    0.0519    0.0120   -0.1034
val(:,:,9) =
    0.0590    0.0746   -0.1623    0.0310    0.5379
    0.1085   -0.0050   -0.1275   -0.0404    0.1794
   -0.0571    0.0902    0.1722   -0.0147    0.1321
    0.0155   -0.0003   -0.1564    0.1006   -0.0344
    0.1347    0.0920   -0.0719   -0.0287   -0.1190
   -0.1014    0.0934    0.0186   -0.1601   -0.1939
val(:,:,10) =
   -0.2035    0.0999   -0.1322    0.0682   -0.1048
    0.0995   -0.0815    0.1874   -0.1160    0.0260
   -0.1675   -0.1447   -0.1530    0.0755    0.0486
   -0.0879   -0.1178   -0.0372   -0.0689   -0.1216
   -0.1669   -0.0752    0.1888    0.0595   -0.0050
    0.0705    0.0905   -0.0413    0.1929    0.2123
val(:,:,11) =
   -0.0955    0.0658   -0.1620   -0.1087    0.0680
    0.2258    0.0300    0.1886   -0.0921   -0.0557
    0.1444    0.2510    0.1219   -0.0504    0.1861
   -0.1379    0.0132   -0.0342   -0.1072    0.0732
   -0.1169   -0.0613   -0.0702   -0.0899    0.0119
    0.0052   -0.1169   -0.0318   -0.0550    0.1045
val(:,:,12) =
    0.0427   -0.1520   -0.1143    0.0906    0.0012
    0.1343   -0.0920    0.1269    0.2326   -0.0352
    0.1491   -0.0491    0.0240    0.1408    0.2117
   -0.1461   -0.0904   -0.0562    0.1058   -0.1816
   -0.1743   -0.1477    0.0440   -0.0306    0.0281
    0.0376    0.0546   -0.1762    0.1463   -0.0549
val(:,:,13) =
    0.0388   -0.0922    0.0928    0.2161   -0.0026
   -0.0745   -0.0247    0.0622    0.1282   -0.1368
    0.1207   -0.0654   -0.0275    0.0763   -0.0236
    0.0025    0.0647    0.0925    0.1709   -0.0178
    0.1661    0.2081    0.2127    0.1999   -0.0897
    0.2426    0.2030    0.1917    0.1966    0.0323
val(:,:,14) =
   -0.0539    0.0233    0.0674   -0.0673    0.0012
    0.2553    0.0010    0.0550   -0.0045    0.2548
    0.1157    0.1743    0.0559    0.0050    0.2136
   -0.1661    0.1464   -0.0778   -0.0510   -0.1443
   -0.1775    0.1052   -0.0368   -0.1283    0.0468
    0.1562    0.0844   -0.1260   -0.0319   -0.1913
val(:,:,15) =
    0.0088   -0.0439    0.1869    0.2156    0.0045
   -0.0056   -0.1742   -0.0575   -0.0640    0.1588
   -0.1746    0.0565   -0.1516   -0.1399   -0.1901
   -0.0961    0.1196    0.0038   -0.1159    0.0634
    0.0062    0.1950    0.1605   -0.0952    0.1356
    0.2200    0.1404    0.1234    0.1719   -0.1164
val(:,:,16) =
   -0.0263   -0.0728   -0.0043    0.1152    0.2091
    0.1518    0.1548    0.0271    0.1760   -0.0435
    0.1513    0.1026    0.0266    0.0744    0.2038
    0.2373   -0.0509    0.0985    0.2076    0.1432
    0.1513    0.0789    0.1683    0.0555   -0.1111
    0.0974   -0.0354   -0.0795    0.0350    0.0588

 

第二层16个卷积核对应的偏置:

 

0.23936687-0.106618330.152715370.0610773860.016900102-0.0697503830.118628570.0835819990.0814154820.034861937-0.032691609-0.0222878900.025896503-0.0858854950.0359653380.23867875

 

3.第三层卷积

 

第三层通道为16,卷积核个数为16,卷积核元素为5。那幺第二层卷积参数就为16×16×5=1280,偏置个数为16,那幺第三层所需的参数为16×16×5+16=1296。

比如该设计的第三层的16通道16个卷积核,卷积核元素个数为5参数:

 

val(:,:,1) =
   -0.0300    0.0059    0.0910    0.0358    0.0334
   -0.0742    0.0914    0.0439    0.0247   -0.0544
   -0.0398   -0.0362   -0.0330    0.0634    0.0675
   -0.0858    0.0750   -0.0045   -0.0618   -0.0959
   -0.0090   -0.0846   -0.0634    0.0602   -0.0818
   -0.0337    0.0238    0.0320    0.0828    0.0617
    0.0066    0.0813    0.0713    0.0830   -0.1103
   -0.0977   -0.0097   -0.0735   -0.1122   -0.0822
   -0.0529   -0.0054   -0.0204    0.0529    0.0055
    0.0368   -0.0193    0.0703   -0.0231    0.0488
    0.1028   -0.0910   -0.0572    0.0877   -0.0683
   -0.0951    0.0384   -0.0784    0.1030   -0.0543
   -0.0076   -0.0692   -0.0111   -0.0090   -0.1038
   -0.0101    0.0348   -0.0650   -0.0731    0.0312
    0.0617   -0.0485    0.0893    0.0533   -0.0878
   -0.1151   -0.0369    0.0463   -0.0897    0.0195
val(:,:,2) =
    0.0641   -0.0588    0.1316    0.0727   -0.0295
   -0.0841   -0.0773   -0.0449   -0.0536   -0.0172
    0.0094    0.1279    0.1216   -0.0060   -0.0594
   -0.0335   -0.0194   -0.0694    0.1204   -0.0149
   -0.0271   -0.0577    0.0736    0.0085    0.1281
    0.0555   -0.0624   -0.0687    0.0265   -0.1115
   -0.0136    0.1482    0.0274    0.1024    0.1446
    0.1067   -0.0112    0.0499    0.0713    0.1445
    0.0596    0.0408   -0.0414   -0.0581    0.1377
   -0.0766    0.1030    0.0912    0.1598   -0.0158
    0.0247    0.0604    0.0507    0.0489    0.0257
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   -0.0829    0.0827   -0.0143   -0.0725    0.1077
    0.1112    0.0524    0.1122    0.1327    0.0742
    0.0612    0.0809   -0.0110   -0.0770   -0.0872
    0.0663    0.0551   -0.0028   -0.0466   -0.0694
val(:,:,3) =
    0.1621    0.1361    0.1264    0.0486    0.1578
    0.0686   -0.0030    0.0562    0.0578   -0.0606
    0.1117   -0.0091    0.0875    0.0292    0.0210
   -0.0238    0.0865    0.0586    0.0414    0.0604
    0.0991    0.0854    0.0122    0.1483    0.0661
    0.0067   -0.1624   -0.1576   -0.0880   -0.0573
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    0.0861    0.1249    0.1486   -0.0215   -0.0297
    0.1563    0.0907    0.0150    0.1034   -0.0060
   -0.0581   -0.0311   -0.1056   -0.0522    0.0454
    0.0818    0.0634    0.1742   -0.0090    0.1096
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    0.0490   -0.0404   -0.0886   -0.0397   -0.0205
    0.1462    0.0797    0.1563   -0.0141   -0.0230
   -0.1314    0.0173   -0.1656   -0.0656    0.0776
    0.1302    0.0702    0.0675    0.1705    0.1217
val(:,:,4) =
    0.0640   -0.0430    0.1049   -0.0082    0.1085
   -0.1171   -0.0675    0.0608   -0.0063   -0.0495
   -0.0777   -0.0361   -0.0731   -0.0087    0.1168
   -0.0917    0.0220   -0.0561   -0.0674   -0.0525
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   -0.0633    0.1269   -0.0942    0.0491    0.0948
   -0.0597    0.0129    0.0417    0.0205   -0.0363
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    0.0668   -0.1458    0.0435   -0.1186   -0.0521
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   -0.0503   -0.0170    0.0140    0.1046    0.1472
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   -0.1392    0.0745    0.0532    0.0209    0.1194
    0.1533    0.0698    0.0174   -0.0750   -0.0738
   -0.0521    0.0649   -0.0528    0.0391   -0.0016
val(:,:,5) =
   -0.0968    0.0373   -0.0269   -0.0538    0.1112
    0.0710   -0.0976    0.0625   -0.0128   -0.0343
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   -0.0627   -0.0860    0.0486    0.1247    0.0180
    0.0410    0.1777    0.3064    0.2090    0.2552
    0.0521    0.2137    0.1248    0.0701    0.1518
   -0.0407    0.0311   -0.0110   -0.0697   -0.0190
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   -0.0325    0.0247    0.0055   -0.0340   -0.0720
   -0.0722   -0.0243   -0.0276    0.1265    0.1517
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    0.1583    0.0877    0.1506    0.0433   -0.0789
val(:,:,6) =
   -0.0728    0.0442    0.0385   -0.0471   -0.0154
    0.0072    0.0391   -0.0084    0.0002   -0.0976
   -0.0739   -0.1029   -0.0900   -0.1138   -0.1138
    0.0240   -0.0099   -0.1016    0.0084    0.0009
    0.0685   -0.1583    0.0727   -0.0094   -0.0257
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    0.1529    0.1396    0.1046    0.1261   -0.0089
val(:,:,7) =
    0.0305    0.1008    0.0171    0.0179    0.0790
    0.0360   -0.0355    0.0322   -0.0712    0.0382
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    0.0142   -0.0470   -0.0333   -0.0010   -0.0782
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    0.0880    0.1191    0.0649    0.0747    0.0893
val(:,:,8) =
    0.0435   -0.0356    0.0296   -0.0361    0.0730
    0.0751   -0.0390    0.0266   -0.0949    0.0629
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   -0.0326    0.0844    0.1374   -0.0234   -0.1025
val(:,:,9) =
    0.1020   -0.0721   -0.0498    0.0712   -0.0968
    0.0636    0.0878   -0.0437    0.0305   -0.0653
   -0.0449   -0.0061    0.0919   -0.1023    0.0782
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    0.0973   -0.0368   -0.0697   -0.0838   -0.0587
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   -0.0681    0.0505   -0.1081   -0.0706    0.0561
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   -0.0602    0.0199   -0.0371   -0.1195    0.0324
val(:,:,10) =
    0.0991    0.1203    0.1527    0.1069    0.0153
    0.0762    0.0471    0.0401    0.0581    0.0629
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   -0.1324   -0.2803   -0.1920   -0.2690   -0.1511
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    0.0599    0.0185    0.0306    0.1637    0.1117
val(:,:,11) =
   -0.0155   -0.0246    0.1564    0.0839   -0.0153
   -0.0388   -0.0532   -0.0131    0.0794   -0.1130
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    0.0101    0.0443    0.0942    0.1220    0.1115
    0.1104    0.0393    0.1547    0.0165    0.0257
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   -0.0037    0.0965    0.0692    0.0283    0.0750
   -0.0374    0.0304    0.0673    0.1021    0.0265
    0.1022   -0.0159    0.0987    0.0221    0.0592
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   -0.0198   -0.0496    0.1841    0.1499   -0.0143
    0.0219   -0.1190   -0.0708    0.0955   -0.0621
    0.1101    0.0507    0.0839   -0.0459   -0.0403
    0.0512   -0.0695   -0.0248    0.0169    0.0455
    0.1353    0.0179    0.1128    0.1278    0.0712
val(:,:,12) =
   -0.0453   -0.0323    0.0798    0.0473   -0.0647
    0.0191   -0.0265   -0.0889   -0.0915    0.0118
   -0.0141   -0.1483   -0.0628    0.0676    0.1102
   -0.0710   -0.1261   -0.1621   -0.1377   -0.1023
   -0.0774   -0.0565    0.1136    0.0022    0.1304
   -0.0034    0.0266    0.1424    0.0637    0.0313
    0.0122    0.0241   -0.0629   -0.0120    0.0454
    0.0740   -0.0148   -0.0297   -0.0153    0.0419
    0.1068    0.0772   -0.0176    0.0532    0.0532
   -0.0783   -0.0468   -0.0225   -0.1482   -0.1652
   -0.0101   -0.1618    0.0766    0.1619    0.0819
    0.0378    0.0532    0.1461    0.0702    0.0348
    0.1106   -0.0274    0.1503    0.0333   -0.0033
    0.0374    0.0964    0.0587    0.1588    0.1458
    0.0903    0.1272   -0.0156   -0.0522   -0.0305
   -0.0320    0.1182    0.0995    0.1164    0.0545
val(:,:,13) =
   -0.0787   -0.0151    0.1216   -0.0376   -0.0009
    0.0269   -0.0652   -0.0491   -0.0345    0.0414
   -0.0440    0.0674    0.0606    0.0366   -0.0795
    0.0680    0.0460    0.0706    0.0336    0.0139
    0.0645    0.0060    0.0517    0.0655    0.0078
    0.1490    0.0141    0.0307    0.1802    0.1084
   -0.0402    0.0440   -0.0954   -0.0065   -0.0624
   -0.0412    0.0398   -0.1044   -0.0771   -0.0866
    0.0212   -0.1480   -0.0760   -0.0281   -0.0483
    0.0498   -0.0096   -0.0348    0.0915    0.0691
   -0.0230   -0.0344    0.0212    0.0308    0.0334
   -0.1049    0.0271   -0.0445   -0.0040   -0.0776
    0.0908    0.1250    0.0772    0.1192    0.0916
   -0.0764   -0.0449   -0.0790    0.0506   -0.1085
    0.0619    0.0498    0.1334    0.0219    0.0897
   -0.0507   -0.0173   -0.0754    0.0811    0.1074
val(:,:,14) =
   -0.0327    0.0909    0.0189    0.0214    0.0418
    0.0504   -0.1191   -0.0241   -0.0623   -0.0404
    0.1074   -0.0237   -0.0367    0.1319    0.0139
   -0.0360    0.1079    0.0172    0.0942    0.1029
   -0.0077   -0.0818    0.1205    0.0555   -0.0829
   -0.0838    0.0139   -0.0379   -0.0067    0.1236
    0.0176    0.1034    0.0427    0.0058   -0.0931
    0.0302   -0.1147    0.0932   -0.0200   -0.0405
   -0.0797   -0.0112    0.0825   -0.0108    0.0705
    0.1372    0.0329    0.1619    0.0312    0.1382
    0.0748    0.0047   -0.0299    0.0751    0.0385
   -0.0940   -0.0849    0.0957    0.0572    0.0040
    0.0056   -0.0456   -0.0036    0.0285    0.0446
    0.0550    0.0295   -0.1093   -0.0235   -0.0648
   -0.0430    0.0337   -0.0026    0.0455    0.0837
   -0.0633    0.0675    0.0342    0.0619    0.0124
val(:,:,15) =
    0.1283    0.1020   -0.0208    0.1557    0.0837
   -0.0126   -0.0270   -0.0333   -0.0641   -0.1173
   -0.0054    0.1227    0.0811    0.1406    0.1286
    0.0885    0.0147    0.1081    0.1718   -0.0336
   -0.0370    0.0424    0.1475    0.0476    0.0017
    0.0432   -0.0571   -0.0842    0.1065   -0.0218
   -0.0028    0.0636    0.1474    0.1243    0.0437
    0.1233    0.0885   -0.0566   -0.0440   -0.0605
   -0.0726    0.1062   -0.0598   -0.0061   -0.0852
   -0.0950    0.0541   -0.0050    0.0988    0.1170
    0.0166   -0.0144    0.0525    0.0017   -0.0251
    0.1199   -0.0228    0.1837   -0.0202    0.0990
   -0.1106    0.0370   -0.0154   -0.0860    0.0519
    0.1417    0.0517    0.0312   -0.0189   -0.0658
   -0.0930   -0.1613   -0.0064   -0.0855    0.0524
    0.1479   -0.0182    0.0001    0.0122    0.0495
val(:,:,16) =
    0.0506    0.0510    0.0796    0.0178   -0.0208
    0.1106   -0.0664   -0.0926   -0.0246    0.0591
   -0.0400   -0.1554    0.0390    0.0438   -0.1349
    0.0709   -0.1068   -0.0959   -0.1046   -0.0561
   -0.0974   -0.0018    0.0486   -0.0129    0.0303
   -0.0213    0.0644    0.0659    0.1149    0.1200
   -0.1155    0.0751    0.0112   -0.0816   -0.1111
    0.0842   -0.0844   -0.1065   -0.0447    0.0027
   -0.0385   -0.0315    0.0963   -0.0445   -0.0612
   -0.0218   -0.0568    0.0404   -0.0255   -0.0539
   -0.1136   -0.0200    0.0135    0.0229    0.0837
   -0.0432    0.0776   -0.0398    0.1124    0.0199
    0.0435    0.0654    0.0518   -0.0805    0.1011
    0.0747   -0.0723   -0.1244    0.0486   -0.1376
    0.0138    0.0676    0.1414    0.0231   -0.0258
    0.0802    0.0892    0.0440   -0.0780   -0.0201

 

比如该设计的第三层的16个卷积核对应偏置:

 

-0.105521400.141832770.037448838-0.038199190-0.022324685-0.049711946-0.020050919-0.00689968370.0451875930.0342314470.146840450.098354153-0.0277971400.0446159910.0170900620.028110711

 

4.全连接层

 

全连接层权重为3个通道,每个通道的长度为400,偏置为3,所需的参数总数为3×400+3=1203。

参数太多避免占用太多篇幅这里就不举例了。

 

总结之前先了解一下:

 

BRAM 由一定数量固定大小的存储块构成的,使用 BRAM 资源不占用额外的逻辑资源,并且速度快,不过使用的时候消耗的 BRAM 资源只能是其块大小的整数倍,就算你只存了 1 bit 也要占用一个 BRAM。一个 BRAM 的大小为 36K Bits,并且分成两个小的 BRAM 各自为 18K Bits,排列成又分为上下两块。内部视图如下:

本设计所使用的板子BRAM 600个也就是600×36Kbit=21.1Mb。

 

0.5个BRAM=18Kbit=18432bit

 

1 个BRAM =32Kbit=36864bit

 

还要明白:我们设计中运算数据位宽是多少,该设计所用的运算位宽为18bit,后期专门说明。

参数个数数据位宽(bit)所占内存(bit)占用BRAM大小(个)
第一层卷积参数6×5+6=361836×18=6480.5(不足18432bit)
第二层卷积参数6×16×5+16=49618496×18=89280.5(不足18432bit)
第二层卷积参数16×16×5+16=1296181296×18=233281(不足36864bit)
全连接参数400×3+3=1203181203×18=216531(不足36864bit)

 

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★★★如有错误欢迎指导!!!

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