利用VectorBlox開發(fā)工具包在PolarFire FPGA實(shí)現(xiàn)人工智能

隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的興起，人工智能的應(yīng)用開始逐漸轉(zhuǎn)移到收集數(shù)據(jù)的邊緣裝置。為縮小體積、減少產(chǎn)熱、提高計算性能，這些邊緣應(yīng)用需要節(jié)能型的解決方案。Microchip的智能嵌入式視覺解決方案，致力于讓軟件開發(fā)人員可以更方便地在PolarFire?現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）內(nèi)執(zhí)行人工智能的模型，進(jìn)而滿足邊緣應(yīng)用對節(jié)能型推理功能日益增長的需求。作為Microchip嵌入式解決方案組合的重要新成員，VectorBlox?加速器軟件開發(fā)工具包（SDK）可幫助軟件開發(fā)人員在不學(xué)習(xí)FPGA工具流程的前提下，利用Microchip PolarFire FPGA創(chuàng)建靈活的低功耗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。

VectorBlox軟件支持以下幾個特性：
1.基于OpenVINO?工具包的前端工具；
2.支持最常見的框架，如TensorFlow、Caffe、MxNet、PyTorch和DarkNet；
3.無需預(yù)先了解FPGA即可快速評估；
4.基于軟件覆蓋的實(shí)現(xiàn)；更新CNN時無需重新編程FPGA。

 
VectorBlox Accelerator SDK包含不同的工具，可將來自TensorFlow和ONNX等框架的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述編譯成二進(jìn)制大型對象（BLOB）。這些BLOB存儲在閃存中，并在執(zhí)行期間加載到 DDR 內(nèi)存中。

主要幾個工具如下：

1.模型優(yōu)化：將經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為通用的中間語言（IR），并通過刪除訓(xùn)練期間使用的多個層以及優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)以進(jìn)行推理；
2.量化：將優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)從 FP32 轉(zhuǎn)換為 INT8，并使網(wǎng)絡(luò)能夠使用更少的內(nèi)存來表示，同時將精度損失降至最低；
3.校準(zhǔn)：調(diào)整以INT8精度表示的模型的激活函數(shù)和權(quán)重；
4.運(yùn)行時生成：創(chuàng)建寫入嵌入式非易失性存儲（例如 SPI 閃存）的BLOB。

CoreVectorBlox IP是包含在SDK里面的硬件加速器，CoreVectorBlox IP由矩陣處理器（MXP）和MXP CNN IP組成。當(dāng)需要共享神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作負(fù)載時，它可以實(shí)例化為單核加速器或多核加速器。MXP由八個32位算術(shù)/邏輯單元（ALU）組成，負(fù)責(zé)按元素張量運(yùn)算，如加、減、異或、移位、乘法、內(nèi)積等。MXP CNN IP由乘法和累加的二維數(shù)組組成，IP使用FPGA內(nèi)部的數(shù)學(xué)塊來實(shí)現(xiàn)功能。顧名思義，MXP CNN IP負(fù)責(zé)執(zhí)行CNN的卷積層。多個網(wǎng)絡(luò)可以在運(yùn)行時迭加并動態(tài)切換。
 

開發(fā)設(shè)計流程可以簡單的分成三個步驟：

步驟1：準(zhǔn)備訓(xùn)練好的模型

使用SDK中提供的Python腳本將經(jīng)過訓(xùn)練的模型轉(zhuǎn)換為優(yōu)化的INT8表示形式，稱為BLOB。通過VectorBlox Accelerator Simulator運(yùn)行BLOB，以驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性并確保網(wǎng)絡(luò)的成功轉(zhuǎn)換。
 

步驟2：準(zhǔn)備硬件

PolarFire FPGA視頻套件配置為作為支持AI的智能相機(jī)運(yùn)行。SDK包括一個預(yù)編譯的套件刻錄檔。使用套件中包含的FlashPro編程器將刻錄檔寫入PolarFire FPGA并將第1步生成的BLOB寫入套件的SPI閃存。
 
步驟3：編寫您的嵌入式代碼

在基于C/C++的SoftConsole IDE中使用提供的嵌入式代碼并生成和編程hex文件。將視頻套件連接到HDMI顯示器并將其打開。修改嵌入式代碼以加載和運(yùn)行多個CNN BLOB、實(shí)時動態(tài)切換CNN或按順序加載CNN以進(jìn)行同時推理。

部署選項(xiàng)：

PolarFire FPGA視頻套件（MPF300-VIDEO-KIT-NS）支持VectorBlox SDK。

 

VectorBlox智能相機(jī)參考設(shè)計流程：
1.通過MIPI CSI-2接收影像；
2.影像存儲在DDR4內(nèi)存中；
3.推理之前，影像從DDR4讀回；
4.影像從RAW轉(zhuǎn)換為RGB并寫回DDR4；
5.CoreVectorBlox引擎對R、G、B數(shù)組運(yùn)行推理并將結(jié)果寫回內(nèi)存；
6.Mi-V（軟RISC-V?）生態(tài)系統(tǒng)對概率進(jìn)行排序并創(chuàng)建帶有邊界框的覆蓋框架，并將結(jié)果放入 DDR4;
7.讀取原始影像并與迭加幀進(jìn)行 alpha 混合，然后發(fā)送到 HDMI 顯示器。

本文作者為：Microchip高級應(yīng)用工程師 張長軒