FPGA中的神经网络仿真器？

Question

为了学习FPGA编程，我计划在FPGA中编写一个简单的神经网络(因为它是大规模并行的；这是少数几个FPGA实现可能比CPU实现更快的事情之一)。

虽然我熟悉C编程(10+年)。我对FPGA开发的东西不是很确定。你能提供我应该做什么/学习什么/购买什么的指导性列表吗？

谢谢!

Answer 1

Necroposting，但对于像我这样遇到这个问题的其他人来说，有一个an in-depth, though old, treatment of implementing neural networks using FPGAs

自从我发布这篇文章已经三年了，但它仍然在被浏览，所以我想我应该再添加两篇我最近发现的去年的论文。

第一个是关于FPGA Acceleration of Convolutional Neural Networks的。Nallatech完成了这项工作。它比学术论文更具市场营销性，但仍然是一本有趣的读物，对于对实验感兴趣的人来说，这可能是一个起点。我和Nallatech没有任何联系。

第二篇论文来自英国伯明翰大学，由浩玉峰撰写。它介绍了A General Neural Network Hardware Architecture on FPGA。

Answer 2

在FPGA上构建“文字”神经网络的大多数尝试很快就达到了路由限制，在P&R提取完成之前，您可能会得到数百个单元，这比您的问题值得等待的时间更长。对NN和FPGA的大部分研究都采用了这种方法，集中在最小的“节点”实现上，并表明扩展现在是微不足道的。

让一个合理大小的神经网络真正工作的方法是使用FPGA来构建一个专用的神经网络数字处理机。在内存芯片中获取初始节点值，为下一个时间戳结果提供第二个内存芯片，并在第三个区域中存储连接权重。通过使用保持内存总线饱和的技术来抽取节点值和连接数据(通过CAS行对节点加载进行排序，使用管道进行预读)。当您将权重与以前的值配对，通过DSP MAC单元运行它们以评估新的节点权重，然后在评估所有连接后向外推送到结果内存区域时，将需要对以前的数据集进行大量的遍历。完成整个timestep后，反转流的方向，以便下一个timestep写回到原始存储区域。

Answer 3

我想指出在FPGA中实现神经网络的一个潜在问题。FPGA的路由资源有限。与逻辑资源(flops、查找表、存储器)不同，路由资源很难量化。也许一个简单的神经网络可以工作，但具有网格互连的“大规模并行”网络可能不行。

我建议从OpenCores.org的一个简单核心开始，只是为了熟悉FPGA流程，然后继续构建神经网络的原型。免费下载包含ISIM模拟器的Xilinx WebPack是一个好的开始。以后你可以买一个便宜的dev。使用小型FPGA (例如Xilinx Spartan 3)的电路板来运行您的设计。