Начало работы с развертыванием FPGA глубокого обучения на Intel Arria 10 SoC

Этот пример использует:

В этом примере показано, как создать, скомпилируйте и разверните dlhdl.Workflow объект, который имеет рукописный символьный серийный сетевой объект обнаружения при помощи Пакета поддержки Deep Learning HDL Toolbox™ для FPGA Intel и SoC. Использование MATLAB®, чтобы получить предсказание следует из целевого устройства.

Необходимые условия

Комплект разработчика Intel Arria™ 10 SoC
Пакет поддержки Deep Learning HDL Toolbox™ для FPGA Intel и SoC
Deep Learning HDL Toolbox™
Deep Learning Toolbox™

Загрузите предварительно обученный SeriesNetwork

Загружать предварительно обученную серийную сеть, которая была обучена на базе данных Modified National Institute Standards of Technology (MNIST), введите:

snet = getDigitsNetwork();

Просмотреть слои предварительно обученной серийной сети, введите:

analyzeNetwork(snet)

Создайте целевой объект

Создайте целевой объект, который имеет пользовательское имя для вашего целевого устройства и интерфейса, чтобы соединить ваше целевое устройство к хосту - компьютеру. Интерфейсные опции являются JTAG и Ethernet. Чтобы использовать JTAG, установите Intel™ Quartus™ Standard Edition 18.1 Прайма. Создайте путь к своему установленному Intel исполняемый файл Куарта Прайма, если это уже не настраивается. Например, чтобы установить toolpath, введите:

% hdlsetuptoolpath('ToolName', 'Altera Quartus II','ToolPath', 'C:\altera\18.1\quartus\bin64');

hTarget = dlhdl.Target('Intel')

hTarget = 
  Target with properties:

       Vendor: 'Intel'
    Interface: JTAG

Создайте объект рабочего процесса

Создайте объект dlhdl.Workflow класс. Когда вы создаете объект, задаете сеть и имя потока битов. Укажите, что сохраненное предварительно обучило нейронную сеть MNIST, snet, как сеть. Убедитесь, что имя потока битов совпадает с типом данных и платой FPGA, для которой вы предназначаетесь. В этом примере целевая плата FPGA является платой SOC Intel Arria 10, и поток битов использует один тип данных.

hW = dlhdl.Workflow('network', snet, 'Bitstream', 'arria10soc_single','Target',hTarget)

hW = 
  Workflow with properties:

            Network: [1×1 SeriesNetwork]
          Bitstream: 'arria10soc_single'
    ProcessorConfig: []
             Target: [1×1 dlhdl.Target]

Скомпилируйте серийную сеть MNIST

Чтобы скомпилировать сеть серии MNIST, запустите функцию компиляции dlhdl.Workflow объект.

dn = hW.compile;

### Optimizing series network: Fused 'nnet.cnn.layer.BatchNormalizationLayer' into 'nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer'
          offset_name          offset_address    allocated_space 
    _______________________    ______________    ________________

    "InputDataOffset"           "0x00000000"     "4.0 MB"        
    "OutputResultOffset"        "0x00400000"     "4.0 MB"        
    "SystemBufferOffset"        "0x00800000"     "28.0 MB"       
    "InstructionDataOffset"     "0x02400000"     "4.0 MB"        
    "ConvWeightDataOffset"      "0x02800000"     "4.0 MB"        
    "FCWeightDataOffset"        "0x02c00000"     "4.0 MB"        
    "EndOffset"                 "0x03000000"     "Total: 48.0 MB"

Поток битов программы на FPGA и Веса Сети Загрузки

Чтобы развернуть сеть на оборудовании Intel Arria 10 SoC, запустите развернуть функцию dlhdl.Workflow объект. Эта функция использует выход функции компиляции, чтобы программировать плату FPGA при помощи файла программирования. Это также загружает сетевые веса и смещения. Развернуть функция начинает программировать устройство FPGA, сообщения о ходе выполнения отображений, и время, которое требуется, чтобы развернуть сеть.

hW.deploy

### FPGA bitstream programming has been skipped as the same bitstream is already loaded on the target FPGA.
### Loading weights to FC Processor.
### FC Weights loaded. Current time is 28-Jun-2020 13:45:47

Запуститесь предсказание, например, отображают

Чтобы загрузить изображение в качестве примера, выполните предсказать функцию dlhdl.Workflow объект, и затем отображает результат FPGA, введите:

inputImg = imread('five_28x28.pgm');
imshow(inputImg);

Запустите предсказание с профилем 'on', чтобы видеть результаты пропускной способности и задержка.

[prediction, speed] = hW.predict(single(inputImg),'Profile','on');

### Finished writing input activations.
### Running single input activations.


              Deep Learning Processor Profiler Performance Results

                   LastLayerLatency(cycles)   LastLayerLatency(seconds)       FramesNum      Total Latency     Frames/s
                         -------------             -------------              ---------        ---------       ---------
Network                      49243                  0.00033                       1              49807           3011.6
    conv_module              25983                  0.00017 
        conv_1                6813                  0.00005 
        maxpool_1             4705                  0.00003 
        conv_2                5205                  0.00003 
        maxpool_2             3839                  0.00003 
        conv_3                5481                  0.00004 
    fc_module                23260                  0.00016 
        fc                   23260                  0.00016 
 * The clock frequency of the DL processor is: 150MHz

[val, idx] = max(prediction);
fprintf('The prediction result is %d\n', idx-1);

The prediction result is 5

Документация