EdgeBoard中“活灵活现”的算子

背景介绍

数据、算法和算力是人工智能技术的三大要素。其中，算力体现着人工智能(AI)技术具体实现的能力，实现载体主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四类器件。CPU基于冯诺依曼架构，虽然灵活，却延迟很大，在推理和训练过程中主要完成其擅长的控制和调度类任务。GPU以牺牲灵活性为代价来提高计算吞吐量，但其成本高、功耗大，尤其对于推理环节，并行度的优势并不能完全发挥。专用ASIC芯片开发周期长，资金投入大，由于其结构固化无法适应目前快速演进的AI算法。FPGA因其高性能、低功耗、低延迟、灵活可重配的特性，被广泛地用作AI加速，开发者无需更换芯片，即可实现优化最新的AI算法，为产品赢得宝贵的时间。

由此，百度基于FPGA打造了EdgeBoard嵌入式AI解决方案，能够提供强大的算力，支持定制化模型，适配各种不同的场景，并大幅提高设备端的AI推理能力，具有高性能、高通用、易集成等特点。本文将主要介绍EdgeBoard中神经网络算子在FPGA中的实现。

FPGA加速的关键因素

FPGA实现AI加速有两大关键因素，一是FPGA内部资源，二是内存访问带宽。FPGA内部资源主要包括LUT，FF，RAM以及DSP等，FPGA本质上是可编程逻辑电路，可用逻辑电路的多少取决于芯片内部资源，这也就决定了芯片的峰值算力和可容纳的算子种类数。

在深度学习中，90%以上的计算都集中在conv、dw-conv和pooling等少数的几个算子上。所以，并不是FPGA中添加的加速算子数量越多越好，而是要注重算子的加速质量：一是用更少的资源实现更多的功能；二是提高耗时占比大的算子性能。

在实践中，添加新算子前需要平衡该算子在网络中所耗时间的占比以及其在FPGA中所消耗的资源。当然可以通过选取更大规模的片子来突破这种限制，但是端上设备受限于成本、功耗等因素，只能平衡多种因素选择一个合适规模的芯片，然后通过多种设计方法和技巧来提高加速性能。本文接下来就将介绍在EdgeBoard中如何优化设计DSP资源提升算力，以及如何通过算子复用和融合技术实现对多算子的支持。

提升内存访问带宽是提高AI加速性能的另一关键因素，因为FPGA与内存的数据交互在整个计算过程中占比很高，有时甚至超过了计算本身所消耗的时间。直接提高内存访问带宽的方法包括提高DDR位宽、增加传输所用的高速接口资源、提高DMA传输的时钟频率等。另外也可以通过复用FPGA芯片上的内存资源（RAM）以及计算和传输交叠执行(overlap)等方法，减少与外部DDR存储的交互，降低数据传输的开销。这些设计方法较为常见，本文不做详细介绍。

两大关键技术实现四倍算力提升

FPGA中的计算主要依靠DSP实现，高效使用DSP是保证FPGA算力的关键。EdgeBoard FPGA中的DSP采用DSP48E2架构，如图1所示，包括一个27-bit的预加法器（pre-adder），一个27x18的乘法器（mult）和一个48-bit的ALU。

图1. DSP48E2结构图
 

在EdgeBoard的FPGA设计中，充分利用DSP48E2本身的特点，采用supertile和INT8移位计算技术，实现了四倍算力提升。

Supertile

一般来讲，Xilinx Ultrascale系列FPGA运行的最高频率在300MHz到400MHz之间，但DSP是FPGA中的硬核，可以运行在更高的频率上。如图2所示，SLB-M与DSP这样构成的基本单元，被称之为Supertile，FPGA内部Supertile的布局如图3所示。Supertile技术的核心在于使DSP运行于两倍逻辑频率上，使整个系统算力达到倍增的效果。这主要得益于芯片结构中SLICEM与DSP位置临近，使用专有的布线资源，延迟缩短，可以支撑SLICEM以双倍逻辑运行的频率向DSP提供数据。另外，神经网络中存在着数据复用，通过filter和image数据的复用和交织，一次取数多次使用，从而减少数据的搬运次数，提升计算效率。

图2. Supertile结构
 

图3. DSP和SLICEM在FPGA中的位置

INT8移位计算技术

利用DSP48E2的结构特点，一个DSP完成两路INT8的乘加。在进行8bit数据计算时，将a左移18位，置于输入的高8位，低19位补0，从DSP的A端输入，b维持在低8位，从DSP的D端输入，如图4所示。a与b两者先进行累加，然后与c相乘后，结果将分别位于输出的高(a*c)、低(b*c)两部分，该计算过程如图5所示。

图4. DSP移位示意图
 

图5. 单DSP实现两路INT8相乘

在实践中，我们把a,b两路作为filter数据输入，c作为image数据输入。这样DSP在一个时钟周期内就同时完成了两路的计算，再次使算力翻倍。结合前面提到的supertile倍频设计，两种设计使得单个DSP的算力提升四倍。因为一次计算过程有乘、加两个操作(operations)，所以单个DSP在一个时钟周期高效的完成了8个operations。

多算子复用

深度学习中主要有两类运算，一类是指数运算，另一类是乘加运算。前者主要位于激活函数层，后者是深度学习涉及最多也是最基础的运算。乘加运算根据kernel的维度不同，又可分为向量型和矩阵型，在EdgeBoard中划分为三个运算单元，分别为向量运算单元(VPU: vector processing unit)、矩阵运算单元(MPU: matrix processing unit)和指数激活运算单元(EXP-ACT: exponential activation unit)。

向量运算单元

向量运算单元VPU负责实现dw-conv(depth-wise convolution)，完成3维输入图像（H x W x C）和3维卷积核（K1 x K2 x C）的乘加操作。其中一个卷积核负责输入图像的一个通道，卷积核的数量与上一层的通道数相同，该过程如图6所示。图7表示的是一个通道内以kernel 2x2和stride 2为例的计算过程。

图6. dw-conv示意图
 

图7. dw-conv的计算
 

EdgeBoard通过复用VPU一套计算资源实现了average/max pooling，elementwise add/sub，scale，batch-normalize，elementwise-mul和dropout等多种算子。

Average pooling可以看作是卷积核参数固定的dw-conv，即将求和后取平均（除以卷积核面积）的操作转换成先乘以一个系数(1/卷积核面积)再求和。如图8所示，该例子中卷积核大小为2x2，卷积核参数即为1/4。卷积核固定的参数可以类似于dw-conv下发卷积核的方式由SDK封装后下发，也可以通过SDK配置一个参数完成，然后在FPGA中计算转换，这样节省卷积核参数传输的时间。另外，max-pooling算子与average pooling的计算过程类似，只需要将求均值操作换成求最大值的操作，其余挖窗、存取数等过程保持不变。

图8. Pooling复用dw-conv

Elementwise add/sub完成两幅图像对应元素的相加或相减，不同于dw-conv的是它有两幅输入图像。如果我们控制两幅图像的输入顺序，将两幅图像按行交错拼成一幅图像，然后取卷积核为2x1，行stride为1，列stride为2，pad均设置成0，则按照dw-conv的计算方式就完成了elementwise的计算。通过在FPGA中设置当前像素对应的kernel值为1或-1，就可以分别实现对应elementwise add和elementwise sub两个算子。该过程如图9所示。

图9. ew-add/sub复用dw-conv

Scale算子主要在图像预处理时使用，将输入图像每一个通道的全部像素点乘以该通道对应的scale值，然后加上bias。如果我们将dw-conv的卷积核大小设成1x1，行列stride都设置成1，pad设置成0，卷积核参数值设成scale，就可以通过dw-conv完成scale算子的功能。通过分析发现，batch-normalize，elementwise-mul和dropout等算子都可以通过scale算子来实现。

二． 矩阵运算单元

矩阵运算单元MPU负责实现convolution，完成3维输入图像（H x W x C）和4维卷积核（N x K1 x K2 x C）的乘加操作，单个卷积核的通道数和输入图像的通道数相同，而卷积核的数量N决定了输出的通道数，如图10所示。full connection 算子实现的1维输入数组（长度C）和2维权重（N x C）的乘加操作。将 full connection输入数组扩展成 H x W x C, 输出扩展成 N x K1 x K2 x C, 其中H, W, K1和K2均设置成1，这样 full connection就可以调用convolution来实现。另外，在计算 deconv 时，通过SDK对卷积核进行分拆、重排，就可以通过调用conv来实现deconv，同样带来了极大的收益。

图10. Conv算子示意图

三．指数激活运算单元
指数激活运算单元EXP-ACT实现的基础是sigmoid，由于在FPGA中进行指数型运算比较耗资源，如何复用该计算单元就变得非常有意义。通过分析发现，可以把 tanh 和两通道softmax 转换成 sigmoid 的形式，这样一个指数运算单元就支持了3种算子，实现资源利用的最大化。

多算子融合

在推理时做BatchNorm运算非常耗时，通过SDK将BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的weights和bias，这样4个算子可以融合成单个算子conv + batchnorm + scale + relu，对于dw-conv同样如此。相对于每计算完一个算子就将数据送回内存，这种算子融合大大减少了内存的读写操作，有效提高了处理帧率。
此外，我们将scale、bias和relu为代表的激活函数层放到各算子之后的链路上，然后统一送到DMA传输模块，如图11所示。这不仅使得各算子复用了这些逻辑，节省了大量片内资源，也使得各算子都可以具备这些功能，且都能以最大带宽进行DMA传输。在实践中，我们将这些功能做成可选项，由软件根据当前网络算子的需要进行选择，在节省资源的同时，既保证了通用性，又兼顾了灵活性。

图11. EdgeBoard内部结构和链路图

福利
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