В этом примере показано, как улучшать производительность развернутой нейронной сети для глубокого обучения путем идентификации слоев горлышка бутылки от результатов профилировщика.
Комплект разработчика Xilinx® ZCU102 SoC.
Пакет поддержки Deep Learning HDL Toolbox™ для Xilinx® FPGA и SoC
Deep Learning Toolbox™
Deep Learning HDL Toolbox™
Загружать предварительно обученную серийную сеть цифр, введите:
snet = getDigitsNetwork();
% To view the layers of the pretrained series network, enter:
snet.Layersans =
15×1 Layer array with layers:
1 'imageinput' Image Input 28×28×1 images with 'zerocenter' normalization
2 'conv_1' Convolution 8 3×3×1 convolutions with stride [1 1] and padding 'same'
3 'batchnorm_1' Batch Normalization Batch normalization with 8 channels
4 'relu_1' ReLU ReLU
5 'maxpool_1' Max Pooling 2×2 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0]
6 'conv_2' Convolution 16 3×3×8 convolutions with stride [1 1] and padding 'same'
7 'batchnorm_2' Batch Normalization Batch normalization with 16 channels
8 'relu_2' ReLU ReLU
9 'maxpool_2' Max Pooling 2×2 max pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0]
10 'conv_3' Convolution 32 3×3×16 convolutions with stride [1 1] and padding 'same'
11 'batchnorm_3' Batch Normalization Batch normalization with 32 channels
12 'relu_3' ReLU ReLU
13 'fc' Fully Connected 10 fully connected layer
14 'softmax' Softmax softmax
15 'classoutput' Classification Output crossentropyex with '0' and 9 other classes
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. Для интерфейса Ethernet, введите:
hTarget = dlhdl.Target('Xilinx','Interface','Ethernet');
Чтобы использовать интерфейс JTAG, установите Набор Проекта Xilinx™ Vivado™ 2019.2. Создайте путь к своему установленному исполняемому файлу Xilinx Vivado, если это уже не настраивается. Например, чтобы установить toolpath, введите:
% hdlsetuptoolpath('ToolName', 'Xilinx Vivado', 'ToolPath', 'C:\Xilinx\Vivado\2019.2\bin\vivado.bat');Для интерфейса JTAG, введите:
% hTarget = dlhdl.Target('Xilinx','Interface','JTAG');Создайте объект dlhdl.Workflow класс. Когда вы создаете объект, задаете сеть и имя потока битов. Задайте сохраненную предварительно обученную нейронную сеть цифр, 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 ZCU102 SOC Xilinx. Поток битов использует один тип данных.
hW = dlhdl.Workflow('Network', snet, 'Bitstream', 'zcu102_single', 'Target', hTarget); % % If running on Xilinx ZC706 board, instead of the above command, % uncomment the command below. % % hW = dlhdl.Workflow('Network', snet, 'Bitstream', 'zc706_single','Target',hTarget);
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"
Чтобы развернуть сеть на оборудовании Xilinx ZCU102 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.
hW.deploy;
### Programming FPGA Bitstream using Ethernet... Downloading target FPGA device configuration over Ethernet to SD card ... # Copied /tmp/hdlcoder_rd to /mnt/hdlcoder_rd # Copying Bitstream hdlcoder_system.bit to /mnt/hdlcoder_rd # Set Bitstream to hdlcoder_rd/hdlcoder_system.bit # Copying Devicetree devicetree_dlhdl.dtb to /mnt/hdlcoder_rd # Set Devicetree to hdlcoder_rd/devicetree_dlhdl.dtb # Set up boot for Reference Design: 'AXI-Stream DDR Memory Access : 3-AXIM' Downloading target FPGA device configuration over Ethernet to SD card done. The system will now reboot for persistent changes to take effect. System is rebooting . . . . . . ### Programming the FPGA bitstream has been completed successfully. ### Loading weights to FC Processor. ### FC Weights loaded. Current time is 28-Jun-2020 12:24:21
Загрузите изображение в качестве примера.
inputImg = imread('five_28x28.pgm');Выполните предсказать функцию dlhdl.Workflow объект, который имеет набор опции профиля к 'on', чтобы отобразить результаты пропускной способности и задержка.
[~, 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 73231 0.00033 1 73273 3002.5
conv_module 26847 0.00012
conv_1 6618 0.00003
maxpool_1 4823 0.00002
conv_2 4876 0.00002
maxpool_2 3551 0.00002
conv_3 7039 0.00003
fc_module 46384 0.00021
fc 46384 0.00021
* The clock frequency of the DL processor is: 220MHz
Удалите NumFrames, Total latency, и Frames/s от таблицы результатов профилировщика. Это включает удаление уровня модуля и сетевых результатов профилировщика уровня. Сохраните только результаты профилировщика слоя сети. Если слой горлышка бутылки был идентифицирован, отображают индекс слоя горлышка бутылки, время выполнения и информация.
speed('Network',:) = []; speed('____conv_module',:) = []; speed('____fc_module',:) = []; speed = removevars(speed, {'NumFrames','Total Latency(cycles)','Frame/s'}); % then sort the profiler's results in descending ordering speed = sortrows(speed,'Latency(cycles)','descend'); % the first row in the profile table is the bottleneck layer. Thus the % following layerSpeed = speed(1,:); layerName = strip(layerSpeed.Properties.RowNames{1},'_'); for idx = 1:length(snet.Layers) currLayer = snet.Layers(idx); if strcmp(currLayer.Name, layerName) bottleNeckLayer = currLayer; break; end end % disply the bottle neck layer index dnnfpga.disp(['Bottleneck layer index is ', num2str(idx), '.']);
### Bottleneck layer index is 13.
% disply the bottle neck layer running time percentage percent = layerSpeed.("Latency(cycles)")/sum(speed.("Latency(cycles)")) * 100; dispStr = sprintf('It accounts for about %0.2f percent of the total running time.', percent); dnnfpga.disp(dispStr);
### It accounts for about 63.29 percent of the total running time.
% disply the bottle neck layer information dnnfpga.disp('Bottleneck layer information: ');
### Bottleneck layer information:
disp(currLayer);
FullyConnectedLayer with properties:
Name: 'fc'
Hyperparameters
InputSize: 1568
OutputSize: 10
Learnable Parameters
Weights: [10×1568 single]
Bias: [10×1 single]
Show all properties