Altifigence Academy
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RTL 設計:CNN 加速器

學習卷積索引與整數數值契約,再進入串流視窗、PE 映射與分塊。驗證可執行參考與小型推論路徑,同時區分數值、排程估計與流量。

CNN 推論卷積與量化串流視窗PE 與分塊黃金模型驗證
我的學習

您將學到什麼

  • 計算卷積形狀與索引,包含步幅、填補、膨脹與通道
  • 訂定定點單位、尺度、零點、累加器位元寬度、捨入與飽和
  • 比較直接卷積與 im2col 黃金模型
  • 以行緩衝器及能保留暫停狀態的傳輸接受機制產生視窗
  • 計算 PE 重用、分塊儲存、流量與排程假設
  • 回報小型推論路徑的數值結果與證據限制

開始之前

瀏覽器練習使用教學模型,不會編譯或執行 HDL。如需另外執行提供的原始碼,請依照適用於您作業系統的 Digital Design Studio 指南,並在操作要求時登入。

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課程大綱

  1. 推論契約
    • 推論與訓練概念

      若只有輸出通道從三增加到六,MAC 次數與儲存的偏置數量如何變化?

    • 卷積與互相關概念

      對 [1,2;4,5] 使用核心 [1,0;0,-1],互相關與反轉核心的結果各是多少?

    • 形狀、步幅、填補與膨脹概念

      H=7、R=3、步幅 2、上方填補 0、下方填補 1、膨脹 2 時,計算 Ho 與 h=1,r=2 的輸入座標。

    • 檢核:形狀與 MAC 次數理解測驗

      使用 N=1、C=2、H=W=5、M=3、3×3 核心、步幅 2、四側填補各一,以及膨脹一。輸出形狀與 MAC 次數各是多少?

  2. 數值契約
    • 定點位元與單位概念

      以 F=4 將 0.5 與 −1.25 相乘,再加入 F=8 的偏置 0.25。累加器編碼與實數值各是多少?

    • 尺度與零點概念

      sx=0.25、zx=128 時,填補編碼與 q=132 的實數值各是多少?sw=0.5 時,哪個偏置編碼代表 0.75?

    • 累加器位元寬度、捨入與飽和概念

      九個 signed-int8 乘積且偏置為零時,十八位元有號數是否足夠?

    • 實作:執行量化契約實作

      以相同 uint8 設定量化 −40。其編碼與反量化值各是多少?你會新增哪個斷言?

  3. 參考運算子
    • 直接卷積參考概念

      輸入 [2,3]、權重 [4,−1]、偏置一時,若每個輸入通道迭代都加一次偏置,會得到哪個錯誤結果?

    • im2col 與矩陣乘法概念

      H=W=4、C=1,使用無填補的有效 3×3 核心,求原輸入元素數、P、K 與展開視窗元素數。

    • 連接 ReLU 與最大池化概念

      uint8 輸出零點為 100,對 [98,103;101,97] 套用 ReLU 與 2×2 最大池化。

    • 檢核:輸出處理順序理解測驗

      對累加器 [−1,2;3,−4] 套用乘數 0.5、zy=0、最近偶數捨入、int8 飽和、ReLU 與 2×2 最大池化。最終編碼是多少?

  4. 串流視窗生成
    • 行緩衝器與 3×3 視窗概念

      W=8、H=6 時,計算儲存槽數、第一個有效的已接受輸入索引,以及總視窗數。

    • Ready/valid 與停頓狀態概念

      輸出級在 out_ready=0 時保持 A,輸入 B 同時有效。下一個邊緣,該級與產生端必須如何處理?

    • 實作:能承受暫停的視窗實作

      若改在週期零、一、二暫停,且所有輸入最終都被接受,視窗數值或數量會改變嗎?總週期數是多少?

    • 檢核:第一個視窗時序理解測驗

      4×4、寬度四、無填補有效 3×3 生成器,前四週期不接受輸入,之後每週期一個像素。第一個視窗的已接受輸入索引與經過週期各是多少?兩者皆從零起算。

  5. 映射至 PE 與記憶體
    • PE、資料流與 MAC 重用概念

      將 P=3、M=2、K=8 映射至四個輸出駐留 PE。排除寫入,MAC 週期數與有效 MAC 槽利用率各是多少?

    • 分塊、周邊資料與部分和概念

      Th=Tw=2、Tc=1、Tm=2、3×3 核心、步幅二、膨脹一時,計算單緩衝輸入、權重、32 位元總和與偏置的位元組數。

    • 頻寬與運算下界概念

      1152 次 MAC、224 位元組,使用八個 PE,但頻寬保持每週期 0.5 位元組。完美重疊的下界是多少?

    • 排程、尾部與雙緩衝概念

      K=10、四個輸出、三個 PE,每個輸出增加一週期,計算模型週期與僅計 MAC 的利用率。

  6. 驗證與可量測的總整實作
    • 黃金模型與失敗分類概念

      參考 [37,47;67,77] 與 [38,48;68,78] 不同。你會先檢查什麼,又會記錄什麼?

    • 實作:挑戰邊界案例實作

      填補測試資料中,將所有核心權重改為一。第一個輸出是多少?為何只測中心不足?

    • 總整實作:小型推論路徑與報告實作

      保持 K=9、四個輸出與各輸出額外一週期,改用三個 PE。模型總週期與僅計 MAC 的槽利用率各是多少?

    • 最終檢核:主張與證據理解測驗

      總整實作的 Node 執行驗證數值一致、36 次 MAC、24 週期排程模型與 90% MAC 槽使用率。哪個完成敘述準確?

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