历史上的今天
今天是：2025年02月01日（星期六）
2018年02月01日 | 使用Theano，Python，PYNQ和Zynq开发定点Deep Recurrent神经网络
2018-02-01 来源：21IC中国电子网
可编程逻辑(PLD)是由一种通用的集成电路产生的，逻辑功能按照用户对器件编程来确定，用户可以自行编程把数字系统集成在PLD中。经过多年的发展，可编程逻辑器件由70年代的可编程逻辑阵列器件 (PLD) 发展到目前的拥有数千万门的现场可编程阵列逻辑 (FPGA)，随着人工智能研究的火热发展，FPGA的并行性已经在一些实时性很高的神经网络计算任务中得到应用。由于在FPGA上实现浮点数会耗费很多硬件资源，而定点数虽然精度有限，但是对于不同应用通过选择合适的字长精度仍可以保证收敛，且速度要比浮点数表示更快而且资源耗费更少，已经使其成为嵌入式AI和机器学习应用程序的理想选择。
最新的证明点是英国伯明翰大学电子电气和系统工程系的Yufeng Hao和Steven Quigley最近发表的论文。论文标题为“在Xilinx FPGA上实现深度递归神经网络语言模型“，介绍了使用Python编程语言成功实现和训练基于固定点深度递归神经网络(DRNN); Theano数学库和多维数组的框架; 开源的基于Python的PYNQ开发环境; Digilent PYNQ-Z1开发板以及PYNQ-Z1板上的赛灵思Zynq Z-7020的片上系统SoC。Zynq-7000系列装载了双核ARM Cortex-A9处理器和28nm的Artix-7或Kintex-7可编程逻辑。在单片上集成了CPU,DSP以及ASSP，具备了关键分析和硬件加速能力以及混合信号功能，出色的性价比和最大的设计灵活性也是特点之一。使用Python DRNN硬件加速覆盖(一种赛灵思公司提出的硬件库，使用Python API在硬件逻辑和软件中建立连接并交换数据)，两个合作者使用此设计为NLP(自然语言处理)应用程序实现了20GOPS(10亿次每秒)的处理吞吐量，优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。
论文的大部分讨论了NLP和LM(语言模型)，“它涉及机器翻译，语音搜索，语音标记和语音识别”。本文随后讨论了使用Vivado HLS开发工具和Verilog语言实现DRNN LM硬件加速器，可以为PYNQ开发环境合成一个定制的硬件覆盖。由此产生的加速器包含五个过程元素(PE)，能够在此应用程序中提供20GOPS的数据吞吐量。以下是设计的框图：
DRNN加速器框图
Vivado设计套件为下一代超高效率的C/C++和基于IP的设计提供了新的方法。融入了新的超快高效率设计方法集，用户可以实现10-15倍的效率的提升。Vivado HLS支持ISE和Vivado设计环境，可以通过集成C,C++和SystemC标准到赛灵思的可编程器件中而无需创建RTL模型，加快IP的创建。
这篇论文中包括了大量深入的技术细节，但是这一句话总结了这篇博客文章的理由：“更重要的是，我们展示了软件和硬件联合设计和仿真过程在神经网络领域的应用“。考虑到PYNQ-Z1开发板的售价为229美元，这种说法是完全正确的。
原文链接：https://forums.xilinx.com/t5/Xcell-Daily-Blog/U-of-Birmingham-team-develops-fixed-point-Deep-Recurrent-Neural/ba-p/805717
史海拾趣
|
rotel DXP2004教程(原理图,PCB)下载 [ 本帖最后由 shuijian 于 2008-10-21 17:23 编辑 ]… 查看全部问答＞ |
|
可编程霓虹灯图形动态广告控制器的设计 摘要 本文结合国内外霓虹灯控制技术的发展状况设计了一种采用美国ATMEL公司生产的AVR系列单片机中的ATmega8作控制芯片的霓虹灯控制器．通过ATmega8芯片控制驱动电路，在由驱动电路驱动继电器，而继电器则作 ...… 查看全部问答＞ |
|
本帖最后由 paulhyde 于 2014-9-15 09:47 编辑 http://www.nuedc.com.cn/news.asp?bid=5&sid=20&id=631 … 查看全部问答＞ |
|
STM32F103Z的AD采样寄存器为什么没有符号位！如何测量负电压！ STM32的内部AD，是12位的，板子上是有个电位器，是从0伏到3.28V。 采样的电压值是 0x0000-0x0fff 但是有个问题，怎么内部的AD采样值没有符号位呢，那怎么去测量负电压！… 查看全部问答＞ |