【CN110110851A】一种LSTM神经网络的FPGA加速器及其加速方法【专利】
基于FPGA的高性能网络加速器设计与实现
基于FPGA的高性能网络加速器设计与实现随着云计算、大数据等技术的快速发展，网络性能的需求越来越高。
为了满足这一需求，研究者们提出了基于FPGA的高性能网络加速器的设计与实现。
本文将介绍FPGA的基本原理、网络加速器的架构设计、实现过程以及性能优化等方面。
首先，我们来了解一下FPGA的基本原理。
FPGA是一种可编程逻辑器件，它由大量的可编程逻辑单元（CLB）组成。
每个CLB可以根据需要进行逻辑功能的配置，从而实现不同的功能。
FPGA还包含了大量的可编程开关和可编程连接资源，使得用户可以根据具体需求来布线和连接逻辑单元。
这使得FPGA具有很高的自定义性和灵活性，非常适用于网络加速器的设计与实现。
接下来，我们将介绍网络加速器的架构设计。
网络加速器是一个集成了各种硬件逻辑的加速器，可以用来提高网络的性能。
其基本架构包括输入/输出接口、数据处理单元和存储器等模块。
输入/输出接口负责将数据从主机发送到网络加速器，并将处理结果返回给主机。
数据处理单元是网络加速器的核心部分，负责对数据进行加速处理。
它可以包括数据处理引擎、流水线处理器、硬件加速器等。
存储器用来存储中间结果和临时数据，以提高数据访问速度和加速处理过程。
在实现过程中，我们需要根据具体的任务需求来设计硬件逻辑。
首先，我们需要根据网络协议的特点来设计数据处理引擎。
例如，如果我们需要加速IP数据包处理，可以设计一个IP处理引擎，它可以负责解析IP头部、进行路由选择、实现安全策略等。
其次，我们可以使用流水线处理器来提高数据处理的吞吐量和响应速度。
流水线处理器可以将数据分成多个阶段，每个阶段只负责完成特定的任务，从而实现并行处理。
最后，我们可以使用硬件加速器来加速特定的计算任务。
硬件加速器是一个定制化的硬件模块，可以实现高性能的计算功能，从而加速整个数据处理过程。
除了架构设计，我们还需要考虑性能优化。
首先，我们可以使用并行化技术来提高数据处理的吞吐量。
并行化技术包括指令级并行化、数据级并行化和任务级并行化等。
基于FPGA的神经网络加速器设计与实现
基于FPGA的神经网络加速器设计与实现近年来，随着深度学习的兴起和人工智能技术的快速发展，神经网络模型的训练和推理的计算需求也越来越大。
在传统计算机架构下，难以满足这种高效、大规模的计算需求。
为了解决这一问题，基于FPGA的神经网络加速器应运而生。
本文将详细介绍基于FPGA的神经网络加速器的设计与实现。
首先，我们需要了解什么是FPGA。
FPGA（Field Programmable Gate Array）即现场可编程门阵列，是一种可在现场配置的、灵活可重构的硬件设备。
相比于传统的固定硬件加速器，FPGA具备灵活性高、可配置性强的特点，能够根据神经网络模型的需求进行优化。
神经网络加速器的设计与实现主要有以下几个关键步骤。
首先，需要选择合适的神经网络模型。
在选择模型时，需要考虑神经网络的结构和算法复杂度。
常见的神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）等。
根据具体应用场景和需求，选择适合的神经网络模型是设计加速器的基础。
其次，需要进行神经网络模型的硬件化设计。
这一步骤主要包括将神经网络模型映射到FPGA的逻辑电路上。
由于FPGA的可编程特性，可以根据神经网络模型的特点进行高效的硬件设计。
一般来说，硬件设计需要考虑如何将神经网络模型的计算步骤进行并行化，如何优化内存访问等问题，以提高计算效率和资源利用率。
接着，需要进行神经网络加速器的软件开发。
软件开发是基于硬件设计结果的进一步优化过程。
通过软件开发，可以实现加速器与主机之间的通信、数据传输、以及计算任务的调度等功能。
此外，还可以实现一些高级功能，如模型优化、权重量化、稀疏矩阵运算等。
软件开发不仅需要具备深厚的编程技术，还要对神经网络和计算机体系结构有较好的理解。
最后，需要进行硬件加速器的验证与评估。
在实际应用中，硬件加速器必须保证正确性和性能。
为了验证正确性，需要编写测试用例并进行仿真测试。
而性能评估则需要考虑加速器的计算速度、功耗、资源利用率等指标。
基于 FPGA 的神经网络加速器设计与实现
基于 FPGA 的神经网络加速器设计与实现引言神经网络是一种模拟人脑认知机制的计算模型。
随着深度学习和人工智能的发展，神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域得到广泛应用。
然而，神经网络的计算量巨大，传统CPU和GPU计算能力越来越难以满足需求。
因此，基于FPGA的神经网络加速器备受关注。
FPGAFPGA是可编程逻辑门阵列，是一种可编程硬件。
与CPU和GPU不同，FPGA 的硬件结构可以根据需要重新配置，因此在某些场景下可以提供更高的计算效率。
在神经网络计算中，FPGA可以利用并行计算和低延迟的特点，提供更高的计算效率。
神经网络加速器架构设计神经网络加速器一般采用流水线和并行计算的结构，以提高计算效率。
下图是一种常见的架构设计。
图1.神经网络加速器架构神经网络加速器包括输入层、隐层和输出层。
输入层接收输入数据，隐层负责计算，输出层生成输出结果。
神经网络加速器的核心是计算单元，用于并行计算神经网络中的向量乘法。
这些计算单元可以采用FPGA的硬件结构实现，利用并行计算和重配置的特性提高计算效率。
神经网络加速器实现通常，神经网络加速器的实现需要涉及到硬件设计、软件开发和算法优化等方面。
下面从这些方面分别介绍神经网络加速器的实现。
硬件设计硬件设计是神经网络加速器的关键。
硬件设计可以包括FPGA结构设计、计算单元设计、存储器管理和总线控制等方面。
FPGA结构设计需要根据神经网络的特点进行设计。
一般来说，FPGA需要支持高速存储器、流水线、并行计算和访问控制等。
计算单元设计是神经网络加速器的核心。
计算单元通常采用硬件乘法器和加法器组成，用于实现神经网络中的向量乘法和加法运算。
存储器管理也是神经网络加速器的重要组成部分。
存储器需要高速、可靠，并支持读写操作。
总线控制则需要负责从主机CPU中读取数据和将计算结果返回给CPU。
软件开发软件开发通常包括驱动程序和应用程序开发。
驱动程序是神经网络加速器与某一特定系统进行交互必不可少的一环。
【CN110119311A】一种基于FPGA的分布式流计算系统加速方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910297011.3(22)申请日 2019.04.12(71)申请人 华中科技大学地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号(72)发明人 吴松 金海 胡蝶 (74)专利代理机构 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129代理人 何志欣 侯越玲(51)Int.Cl.G06F 9/50(2006.01)(54)发明名称一种基于FPGA的分布式流计算系统加速方法(57)摘要本发明涉及一种基于FPGA的分布式流计算系统加速方法，FPGA设备与CPU模块按照协同计算的方式完成流处理作业的运算处理，分布式流计算系统加速方法至少包括如下步骤：按照将所述FPGA设备安装至从节点的方式构建具有主节点的基于FPGA的分布式流计算系统；将流处理作业程序划分为适合所述FPGA设备执行的第一任务和适合所述CPU模块执行的第二任务；在所述流处理作业程序按照配置能够在所述FPGA设备上编译执行的内核程序文件或内核程序文件上传的文件路径的方式提交至所述主节点的情况下，所述主节点按照对所述流处理作业程序进行预处理的方式对资源进行分配和调度。
权利要求书3页 说明书9页 附图2页CN 110119311 A 2019.08.13C N 110119311A权 利 要 求 书1/3页CN 110119311 A1.一种基于FPGA的分布式流计算系统加速方法，FPGA设备(401)与CPU模块(3)按照协同计算的方式完成流处理作业的运算处理，其特征在于，所述分布式流计算系统加速方法至少包括如下步骤：按照将所述FPGA设备(401)安装至从节点(2)的方式构建具有主节点(1)的基于FPGA的分布式流计算系统；将流处理作业程序划分为适合所述FPGA设备(401)执行的第一任务和适合所述CPU模块(3)执行的第二任务；在所述流处理作业程序按照配置能够在所述FPGA设备(401)上编译执行的内核程序文件或内核程序文件上传的文件路径的方式提交至所述主节点(1)的情况下，所述主节点(1)按照对所述流处理作业程序进行预处理的方式对资源进行分配和调度。
基于FPGA的LSTM和卷积神经网络加速技术研究
基于FPGA的LSTM和卷积神经网络加速技术研究基于FPGA的LSTM和卷积神经网络加速技术研究摘要:随着深度学习的快速发展，长短时记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）成为了大数据处理和模式识别的重要工具。
然而，由于其计算复杂性和大量的参数，这些模型在传统的计算平台上往往使用时间较长，导致实时性和响应性得不到保证。
在本文中，我们将重点研究基于现场可编程门阵列（FPGA）的LSTM和CNN加速技术，以实现更高效的计算和更快速的响应。
一、引言深度学习在许多领域都取得了巨大的成功，包括图像识别、语音识别和自然语言处理等。
LSTM和CNN是两个常用的深度学习模型，它们广泛应用于大数据处理和模式识别任务中。
然而，在处理大规模数据时，这些模型的计算负载往往非常大，使用传统的CPU或GPU进行计算往往需要较长的时间，无法满足实时性和响应性的要求。
二、LSTM和CNN的原理LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效处理和记忆序列数据。
LSTM通过多个门来控制信息的流动和记忆，使得它在处理长序列数据时具有较好的效果。
CNN是一种能够有效处理图像和语音等二维数据的神经网络模型。
CNN通过卷积和池化等操作，能够提取输入数据的空间局部特征。
三、FPGA加速原理FPGA是一种灵活可编程的硬件平台，能够实现并行计算和定制化运算。
与传统的CPU和GPU相比，FPGA具有更高的并行性和更低的能耗。
通过将LSTM和CNN的计算过程映射到FPGA中的硬件资源上，可以充分利用FPGA的并行性和可重构性，实现更高效的计算和加速。
四、LSTM和CNN在FPGA上的加速技术在LSTM和CNN的加速过程中，需要将其计算过程进行拆分和优化，以适应FPGA的架构和资源。
对于LSTM模型，可以将其循环计算过程展开成并行的计算任务，利用FPGA的并行性进行计算加速。
对于CNN模型，可以将卷积和池化等操作映射到FPGA的硬件资源上，通过并行计算和数据重用来提高计算效率。
【CN110119311A】一种基于FPGA的分布式流计算系统加速方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910297011.3(22)申请日 2019.04.12(71)申请人 华中科技大学地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号(72)发明人 吴松 金海 胡蝶 (74)专利代理机构 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129代理人 何志欣 侯越玲(51)Int.Cl.G06F 9/50(2006.01)(54)发明名称一种基于FPGA的分布式流计算系统加速方法(57)摘要本发明涉及一种基于FPGA的分布式流计算系统加速方法，FPGA设备与CPU模块按照协同计算的方式完成流处理作业的运算处理，分布式流计算系统加速方法至少包括如下步骤：按照将所述FPGA设备安装至从节点的方式构建具有主节点的基于FPGA的分布式流计算系统；将流处理作业程序划分为适合所述FPGA设备执行的第一任务和适合所述CPU模块执行的第二任务；在所述流处理作业程序按照配置能够在所述FPGA设备上编译执行的内核程序文件或内核程序文件上传的文件路径的方式提交至所述主节点的情况下，所述主节点按照对所述流处理作业程序进行预处理的方式对资源进行分配和调度。
权利要求书3页 说明书9页 附图2页CN 110119311 A 2019.08.13C N 110119311A1.一种基于FPGA的分布式流计算系统加速方法，FPGA设备(401)与CPU模块(3)按照协同计算的方式完成流处理作业的运算处理，其特征在于，所述分布式流计算系统加速方法至少包括如下步骤：按照将所述FPGA设备(401)安装至从节点(2)的方式构建具有主节点(1)的基于FPGA的分布式流计算系统；将流处理作业程序划分为适合所述FPGA设备(401)执行的第一任务和适合所述CPU模块(3)执行的第二任务；在所述流处理作业程序按照配置能够在所述FPGA设备(401)上编译执行的内核程序文件或内核程序文件上传的文件路径的方式提交至所述主节点(1)的情况下，所述主节点(1)按照对所述流处理作业程序进行预处理的方式对资源进行分配和调度。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910359395.7
(22)申请日 2019.04.30
(71)申请人 南京大学
地址 210046 江苏省南京市栖霞区仙林大
道163号
(72)发明人 潘红兵 查羿 郭良蛟 秦子迪
苏岩 朱杏伟
(74)专利代理机构 江苏法德东恒律师事务所
32305
代理人 李媛媛
(51)Int.Cl.
G06N 3/063(2006.01)
G06N 3/04(2006.01)
G06N 3/08(2006.01)
(54)发明名称一种LSTM神经网络的FPGA加速器及其加速方法(57)摘要本发明提供了一种LSTM神经网络的FPGA加速器及其加速方法。
加速器包括数据分发单元、运算单元、控制单元和存储单元；运算单元包括稀疏矩阵向量乘模块、非线性激活函数模块和按元素乘加计算模块；控制单元发出控制信号给数据分发单元，数据分发单元从存储单元中读取输入激励值和神经网络权重参数，并输入到运算单元进行运算。
本发明按非零权重值的个数均匀地分配给每个运算单元，这样不会造成运算资源的闲置，从而提高整个网络的运算性能。
同时，采用稀疏网络的形式存储剪枝后的神经网络，每一列的权重值存储在同一个地址空间，并根据行索引对其进行编码，在保证精度的情况下，提高了运
算性能和数据吞吐率。
权利要求书1页 说明书3页 附图2页CN 110110851 A 2019.08.09
C N 110110851
A
权 利 要 求 书1/1页CN 110110851 A
1.一种LSTM神经网络的FPGA加速器，其特征在于，包括数据分发单元、运算单元、控制单元和存储单元；
所述运算单元包括：稀疏矩阵向量乘模块，用于权重与激励向量的点乘运算；非线性激活函数模块，用于获得最终的输入门、侯选门、遗忘门和输出门；以及按元素乘加计算模块，用于计算t时刻的状态和t时刻的隐藏层的值；
所述存储单元用于缓存输入激励值、神经网络权重参数值、LSTM神经网络当前时刻状态值以及当前时刻的输出值；
所述控制单元发出控制信号给数据分发单元，所述数据分发单元从存储单元中读取输入激励值和神经网络权重参数，并输入到运算单元进行运算。
2.根据权利要求1所述的一种LSTM神经网络的FPGA加速器，其特征在于，稀疏矩阵向量乘模块包括非零检测模块和多个计算单元，每一个计算单元包括激励值存储模块、权重解码模块和运算模块；所述非零检测模块用于检索激励数据的非零激励值和相对索引值；所述激励值存储模块用于存储非零激励值和相对索引值；所述权重解压缩模块用于根据激励数据的相对索引值进行权重的寻址，找出相对应的整列权重值；所述运算模块用于对非零激励值和整列权重值进行乘加运算。
3.如权利要求1所述一种LSTM神经网络的FPGA加速器的加速方法，其特征在于，具体步骤如下：
采用剪枝量化的方式对LSTM神经网络模型进行压缩，使得神经网络模型的权重矩阵稀疏化；对压缩后的稀疏矩阵按行进行重排，由上至下，每一行的非零权重个数逐渐递减；将重排后的矩阵内的非零元素值进行编码，即对每一个非零元素值标出其数值以及行索引值；将所有的非零权重的数值按列进行存储，即每一列的非零值的数值存到一个地址空间，用标识符将其间隔开来，并标明其行索引指针。
2。