ZynqNet解析（五）具体硬件实现

小灰灰 2022-05-12 04:36 320阅读 0赞

**背景：**ZynqNet能在xilinx的FPGA上实现deep compression。

**目的：**读懂zynqNet的代码中关于硬件实现的部分。

**目录**

1.  几个命名空间

1.1 选用namespace的原因(4.4.2)

1.1.1 软件整体进行HLS

1.1.2 object-orinted

1.1.3 Block-structured（ZynqNet采用的）

1.2 四种cache的使用

1.2.1  \*\*cache.hpp

1.2.2 \*\*cache.cpp

1.3 namespace的用法

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# ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNjQ3NDgwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][] #

# 1.  几个命名空间 #

四种on-chip cache（report 4.2.4）

*  ICache（Image cache）：line buffer，为input feature map准备的。
 *  OCache（Output cache）
 *  GPoolCache（Global pooling cache）
 *  WCache（weights cache）：最大的cache，需要当前layer的ci×co个filter

processing\_elements和memory\_controller

*  processing\_Elements

## 1.1 选用namespace的原因(4.4.2) ##

### 1.1.1 软件整体进行HLS ###

直接运用整体的软件程序用HLS进行综合，相应的数组和变量都设为gloabl variables。c++编译很简单。

*  但是HLS编译不通过并且无法知道错误在哪里。
 *  难以加入硬件优化

### 1.1.2 object-orinted ###

最初整体的进行编程与调试，HLS报错，作者并不知道错误在哪里。因此作者使用object-orinted的方法。从头编写程序。

*  相应的硬件模块 被作为class instances，包括MemoryController， ImageCache， WeightsCache， OutputCache， ProcessingElements
 *  数组与变量被封装为private class members
 *  数据搬运被实现在高级别的函数中。
 *  控制依然在top-level的嵌套的函数中（layer，height，width，inputchannels）和class ProcessingElement（output channel与kernel y与x）

这种编码模式在综合之中就更容易查找问题。但是因为指针的问题，多指针或者三指针问题，不适合。

### 1.1.3 Block-structured（ZynqNet采用的） ###

这种方法运用namespace来确定相应的代码，部分被运用下面的方法：

*  namespace to structure code into modules
 *  数组与变量被封装于namespace-scopes中
 *  数据搬运通过high-level namespace-scoped 函数来进行
 *  控制依然通过top-level的嵌套的函数中（layer，height，width，inputchannels）和**namespace** ProcessingElement（output channel与kernel y与x）

## 1.2 四种cache的使用 ##

ICache，OCache，GPoolCache，WCache，这四种文件分别有cpp和hpp文件。我们以imageCache为例来说明这些程序的作用。

### 1.2.1  \*\*cache.hpp ###

// imageCache.hpp
    namespace ImageCache {
    
      void reset();
      void setNextChannel(data_t value);
      void preloadPixelFromDRAM(data_t* SHARED_DRAM);
      void preloadRowFromDRAM(data_t* SHARED_DRAM);
      void setLayerConfig(layer_t &layer);
      data_t getPixel(const coordinate_t y, const imgcacheaddr_t y_offset, const coordinate_t x, const channel_t ci);
      imgcacheaddr_t precalcYOffset(const coordinate_t y);
    
      extern data_t IBRAM[MAX_IMAGE_CACHE_SIZE];
      extern cacheline_t curr_img_cache_line;
      extern imgcacheaddr_t curr_img_cache_addr;
      extern imgcacheaddr_t line_width;
      extern imgdramoffset_t loads_left;
      extern dimension_t width_in;
      extern dimension_t height_in;
      extern channel_t ch_in;
    };

其中在软件中定义了命名空间，用extern定义了全局变量。

对应于硬件，相当于一些硬件上的寄存器存储了所有的相应的cache需要调用的信息，比如存储的位置、数据的长宽，等等。后续存取内存的时候就要根据这些来做出决定。

### 1.2.2 \*\*cache.cpp ###

其中几乎所有的子程序，都只涉及两种操作，一种是更改相应全局变量的参数，另一种是从BRAM中读取或写入数据。

void ImageCache::setLayerConfig(layer_t &layer) {
    #pragma HLS inline
    
    	width_in = layer.width;
    	height_in = layer.height;
    	ch_in = layer.channels_in;
    	line_width = ch_in * width_in;
    	loads_left = line_width * height_in;
    	curr_img_cache_addr = 0;
    #pragma HLS Resource variable = loads_left core = MulnS latency = 2
    
    	reset();
    }

例如setLayerConfig是将layer信息传入layer对应的全局变量。

void ImageCache::setNextChannel(data_t value) {
    	imgcacheaddr_t MAX_ADDR = (line_width * NUM_IMG_CACHE_LINES - 1);
    
    	// Write Value into IBRAM
    	IBRAM[curr_img_cache_addr] = value;
    
    	// Check and Wrap Write Address into IBRAM
    	 if (curr_img_cache_addr == MAX_ADDR)
    		 curr_img_cache_addr = 0;
    	 else
    		 curr_img_cache_addr++;
    }

setNextChannel就是将相应的value写入IBRAM上curr\_img\_cache\_addr位置，然后更改curr\_img\_cache\_addr的值。

data_t ImageCache::getPixel(const coordinate_t y, const imgcacheaddr_t y_offset,
    		const coordinate_t x, const channel_t ci) {
    #pragma HLS inline
    #pragma HLS RESOURCE variable = IBRAM core = RAM_S2P_BRAM
    
    	imgcacheaddr_t addr_pixel_offset = x * ch_in;
    	imgcacheaddr_t addr = y_offset + addr_pixel_offset + ci;
    
    	bool is_padding_pixel = x < 0 | x >= width_in | y < 0 | y >= height_in;
    
    	data_t px = is_padding_pixel ? 0.0f : IBRAM[addr];
    
    	return px;
    }

从\#pragma中就能看出IBRAM就是双端口的Block RAM。

## 1.3 namespace的用法 ##

在zynqNet之中，namespace搭配其中的变量前加extern使用。

**extern ** [https://baike.baidu.com/item/extern/4443005?fr=aladdin][https_baike.baidu.com_item_extern_4443005_fr_aladdin]

[https://www.cnblogs.com/mch0dm1n/p/5727667.html][https_www.cnblogs.com_mch0dm1n_p_5727667.html]

extern是计算机语言中的一个关键字，可置于变量或者函数前，以表示变量或者函数的定义在别的文件中。提示[编译器][Link 1]遇到此变量或函数时，在其它模块中寻找其[定义][Link 2]，另外，extern也可用来进行链接指定。

我们之前以为zynqNet之中的extern是全局变量的意思，后来发现确切意义上并不全是，extern的意思是定义在他处。如果想声明一个变量而非定义它，就在变量名前添加extern关键字，而且不要显式地初始化变量。

所以，我们在.hpp之中定义的extern数据，只能算是声明变量，然后在另一处函数之外初始化，做为全局变量使用。

**namespace** [https://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/5972439.html][https_www.cnblogs.com_zhoug2020_p_5972439.html]

所以，必须按照程序的做法，在.hpp之中定义namespace，其中变量要加extern修饰，然后在同名cpp函数之外实例化namespace之中的变量。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zNjQ3NDgwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220512/2a72ef9bb0384614ae9d1e7c8d2b358c.png
[https_baike.baidu.com_item_extern_4443005_fr_aladdin]: https://baike.baidu.com/item/extern/4443005?fr=aladdin
[https_www.cnblogs.com_mch0dm1n_p_5727667.html]: https://www.cnblogs.com/mch0dm1n/p/5727667.html
[Link 1]: https://baike.baidu.com/item/%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%99%A8/8853067
[Link 2]: https://baike.baidu.com/item/%E5%AE%9A%E4%B9%89/483965
[https_www.cnblogs.com_zhoug2020_p_5972439.html]: https://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/5972439.html