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雷鋒網(wǎng) AI科技評論按，本文來源于王天祺在知乎問題【如何用FPGA加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)？】下的回答，雷鋒網(wǎng) AI科技評論獲其授權(quán)轉(zhuǎn)發(fā)。
以下主要引用自西安郵電大學(xué)李濤老師關(guān)于連接智能和符號智能的報(bào)告，以及fpl2016上ASU的 Yufei Ma的文章和slide，推薦大家去讀下原文。
Scalable and Modularized RTL Compilation of Convolutional Neural Network onto FPGA
地址：http://fpl2016.org/slides/S5b_1.pdf
我做過一些計(jì)算加速的工作，個人感覺要入手先要想好幾個問題: 要加速的是什么應(yīng)用，應(yīng)用的瓶頸是什么，再針對這個瓶頸，參考前人工作選擇合適的方案。
過早地執(zhí)著于fpga的技術(shù)細(xì)節(jié)(用hdl還是hls，用啥芯片，用啥接口)容易只見樹木不見森林。現(xiàn)在software define network/flash/xxx，已然大勢所趨。之前開組會時跟同志們聊過，算法是綱，綱舉目張；軟件是媽，軟件是爹，軟件比基金委都親。所以推薦先把cnn的算法看一下，拿一些開源代碼跑一下經(jīng)典的例子(lenet, alexnet, etc)看好輸入輸出，摸清算法。
比如以下是一個lenet的cpp和opencl的實(shí)現(xiàn)：
地址：https://github.com/nachiket/papaa-opencl
以下圖片源自Yufei Ma的Slide。
可以看到cnn算法主要由conv ，pooling，norm等幾個部分組成。工作時將image跟weight灌進(jìn)去，最終得到預(yù)測結(jié)果。
接下來拿profiler(比如perf)去分析下軟件算法，找找熱點(diǎn)和性能瓶頸。在cnn里面主要耗時的就是conv二維卷積了。性能瓶頸也主要在于卷積時需要大量乘加運(yùn)算，參與計(jì)算的大量weight參數(shù)會帶來的很多訪存請求。
接下來考察下前人的工作和當(dāng)前的灌水熱點(diǎn)。按理說這種大量的乘加運(yùn)算用dsp應(yīng)該不錯，但是在cnn中大家并不需要這么大的位寬，有時候8位就夠了。dsp動輒32/64位的乘加器實(shí)在是浪費(fèi)。于是乎大家就開始減位寬，多堆幾個運(yùn)算單元。面對大量的訪存請求，大家就開始設(shè)計(jì)各種tricky的緩存了。
以下是大家的一些灌水方向：
于是就有了以下各路硬件設(shè)計(jì)：
有人照著dsp風(fēng)格去設(shè)計(jì)加速器：
ceva也出了一系列面向CNN的IP：
有人用了脈動陣列或者Dataflow的風(fēng)格：
有人設(shè)計(jì)了專用的芯片比如計(jì)算所的Cambricon：
還有的就是你提到的fpga。
所有的事情到了硬件層面實(shí)際上能用的手段也就有限了。不外乎堆資源和切流水兩招。再不然就是做一些bit level的小技巧，比如乘法器變查表之類的，這些技巧在很多二十年前的dsp教材里面都描述得很細(xì)致了，拿來用就好。比如這本書親測有效。
VLSI Digital Signal Processing System--Design and Implementation by Keshab
典型的fpga實(shí)現(xiàn)可以參考Yufei Ma的文章，不論是conv，還是pooling，依葫蘆畫瓢設(shè)計(jì)data path，切好流水，再想好狀態(tài)機(jī)加上控制信號。這些就看大家擼rtl的基本功了。
比如Conv模塊如下圖，主要拿一堆乘法器以及加法器樹搭好data path，切好流水，接著加上控制信號。
Pooling也是大同小異：
還有Norm：
最后把這些模塊通過router連接，外面再套一層控制模塊，封成ip就好了。
剩下的就是集成進(jìn)你的系統(tǒng)(microblaze, nios還是arm，配好dma，寫好灌數(shù)據(jù)的驅(qū)動，這些就是各有各的道兒了)。推薦動手碼rtl前先寫好文檔，約定好端口，寄存器和軟件api，否則邊寫邊改容易亂。
整體來說，cnn這種應(yīng)用流水線控制相對cpu簡單，沒有寫cpu的那一堆hazard讓人煩心，也不用寫匯編器啥的。太大的cnn放在fpga里挺費(fèi)勁，做出創(chuàng)新很難，但是fpga上寫個能用的lenet這種級別的cnn還是挺容易的。最后還可以依照慣例跟cpu比性能，跟gpu比功耗。
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