關於使用HLS在FPGA上做卷積神經網路(CNN)加速的疑問?

時間 2021-05-11 23:08:46

1樓:楊軼凡

如果以純軟體角度寫出的HLS在硬體上肯定能跑,但是只是效能非常差。如果想要優化到乙個比較好的效能,就需要硬體的背景了,本人從verilog過渡到HLS就比較自然,把HLS當成一種更加高層次的HDL會比較合適。

如果一定想實現,Xilinx現在的PYNQ做的已經挺成熟的了,甚至一些比較普遍的NN應用已經有綜合好的bitfile(overlay)了,直接用python呼叫現有的overlay就可以了,還挺方便的。推薦直接去GitHub找Xilinx PYNQ相關的repo以及PYNQ官網相關文件。

2樓:沐風

目前的HLS都不是特別成熟,工具軟體生成的電路沒有Verilog/VHDL高效,最終電路的效能、功耗、資源利用率等指標肯定比不過Verilog/VHDL。當前要設計出最優質的FPGA邏輯電路,建議還是用Verilog/VHDL。而且即使是HLS變成比現在更成熟了,要想把FPGA用好,還是需要知道FPGA硬體特點的,才能物盡其用;就像要優化GPU,除了要對CUDA熟悉,還得熟悉GPU的硬體架構。

PS:我最近在xilinx的VU9P上評估實現GoogLeNet V1,用verilog實現,大致效能是3000張/S,效能比高階的GPU要強一點,功耗也要低一些。

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