Scalable and Modularized

深度学习FPGA设计与实现是近年来人工智能加速硬件领域的一个热点研究方向，由于深度学习模型的复杂性和计算密集性，传统的CPU已经无法满足其对计算性能和能效的要求。因此，如何将深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）高效地映射到专用集成电路（ASIC）和现场可编程门阵列（FPGA）等硬件加速器上，成为了研究的重点。 文章标题“Scalable and Modularized”强调了FPGA加速器设计的两个核心原则：可扩展性（Scalability）和模块化（Modularity）。这意味着设计者需要构建能够适应不同规模深度学习模型，并且可以通过组合不同的模块快速实现硬件设计的FPGA加速器。 在描述中提到的“深度学习FPGA设计与实现”，我们可以理解为文章将主要讨论如何将深度学习算法中的CNN映射到FPGA硬件上的细节问题。CNN是目前识别和检测任务中的主导方法，其迭代性高，并且主要由几种类型的层组成，包括卷积层（Convolution）、激活层（Activation）、池化层（Pooling）以及全连接层（Fully-connected）。随着深度学习技术的发展，CNN的层数从最初的几个增加到现在的超过100层，每层的计算复杂度也不断上升。 CNN的层和结构对硬件设计提出了更高的要求。卷积层包含了绝大多数的操作（>90%），是深度学习加速中的重点。池化层（Pooling）和局部响应归一化层（LRN）虽然操作相对简单，但是对保持特征的不变性至关重要。全连接层需要大量的权重矩阵乘法，对存储和带宽的要求非常高。 文章还提到了当前的CNN加速器的比较，包括基于软件的GPU加速器，如Caffe和TensorFlow，以及基于高层次综合（HLS）和硬件描述语言（RTL）的FPGA加速器。GPU加速器虽然提供了高度模块化的灵活深度学习框架，并且利用GPU上的成千上万个并行核心实现了加速，但其缺点是功耗高（>100W）。HLS加速器的优势在于设计迭代时间短和设计优化快，但其无法充分利用低层次的硬件结构。而基于RTL设计的通用CNN加速器虽然对CNN模型配置具有灵活性，但在硬件资源使用上并不高效。 作者Yufei Ma等人提出了一种模块化的CNN RTL编译器，目的是在FPGA上实现高度可扩展和模块化的CNN加速器。通过设计一个能够支持多层次并高效利用FPGA资源的编译器，可以在不同的CNN模型之间实现更好的资源复用和硬件加速。文章的实验结果将展示该编译器在实现不同CNN模型时的性能和资源利用率，以及与现有技术的比较。 模块化设计的好处在于，它允许开发者通过组合不同的计算模块来适配不同的CNN架构，从而实现快速设计、优化以及更新。这种设计方法可以大幅降低设计复杂度和提高设计效率，进而缩短产品从设计到市场的周期。 整体而言，文章将探讨深度学习算法特别是CNN算法的实现原理，分析当前CNN硬件加速器的优缺点，并详细介绍一种新的模块化CNN RTL编译器的设计理念和实验结果。这对于希望深入了解如何将深度学习算法高效部署到FPGA平台的研究者和工程师来说具有重要的参考价值。