干货分享|深度学习计算的FPGA优化思路

FPGA优化深度学习计算主要包括计算资源调度、数据搬移优化、低比特量化和算子融合，通过流水线并行、片上存储优化和自适应数据流管理提升计算效率。本节将深入分析深度学习计算在FPGA上的优化策略，探讨其算子级、模型级和系统级的加速方案，以实现高效低功耗的深度学习推理。

1.计算图的硬件实现

计算图（Computation Graph）是深度学习模型的核心执行结构，表示神经网络中的数据流、算子执行顺序和计算依赖关系。在硬件实现中，计算图用于优化算子调度、数据传输和计算资源利用。

下图展示了FPGA在计算图硬件实现中的两种数据传输架构，即基于PCIe直连主机内存（DMA）和QPI高速互连（Intel QPI）。

在PCIe模式下，FPGA作为端点设备（Endpoint，EP），通过直接内存访问（Direct Memory Access，DMA）与主机处理器交换数据，适用于独立加速任务，但受限于PCIe带宽。在QPI模式下，FPGA通过系统协议层（System Protocol Layer，SPL）直接访问主机内存（Host DRAM），减少了数据搬移延迟，提高了计算吞吐率。

FPGA内部由可编程逻辑单元（LUT）、DSP计算单元、BRAM缓存组成，计算图优化策略结合流水线计算、数据流调度与算子融合，提升了深度学习推理的效率，使其适用于大规模矩阵运算和智能推理任务。

计算图由节点和边构成，节点表示计算算子（如卷积、矩阵乘法、激活函数等），边表示数据依赖关系。计算图的执行方式主要分为静态计算图和动态计算图，静态计算图在编译时确定计算顺序，适用于高效硬件执行；而动态计算图则允许运行时调整计算路径，提高灵活性，适用于可变输入长度的任务。

在FPGA的硬件实现中，计算图的优化主要涉及算子融合、流水线调度和数据复用。算子融合将多个计算节点合并，减少数据搬移，提高计算密度，例如，将矩阵乘法与归一化、卷积与激活函数等算子融合，减少存储访问和计算延迟。流水线调度优化计算节点的执行顺序，使计算任务在不同时钟周期内并行执行，提高计算吞吐率。数据复用策略通过片上缓存、寄存器优化和片上网络（NoC）减少对外部存储的依赖，提高数据访问效率。

在FPGA加速计算图的过程中，硬件编排需要优化数据流控制、并行计算单元映射和资源调度策略，可结合高层次综合（HLS）、数据流计算架构和低比特量化提高深度学习推理的计算效率，适用于自动驾驶、实时信号处理和大规模自然语言推理等高吞吐率任务。

【例】计算图硬件实现与FPGA优化。

以下代码将实现计算图中的算子执行、数据流调度和流水线优化，支持多个计算节点的级联计算，适用于FPGA上的深度学习推理任务。

`timescale 1ns / 1ps // 计算图硬件实现，包含矩阵乘法、激活函数和数据存储优化 module computation_graph #( parameter DATA_WIDTH = 16, parameter SEQ_LEN = 4 )( input wire clk, input wire rst, // 输入数据 input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] input_matrix [SEQ_LEN-1:0][SEQ_LEN-1:0], input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] weights [SEQ_LEN-1:0][SEQ_LEN-1:0], // 计算图输出 output reg signed [DATA_WIDTH-1:0] output_matrix [SEQ_LEN-1:0][SEQ_LEN-1:0] ); integer i, j, k; reg signed [DATA_WIDTH+3:0] mul_result [SEQ_LEN-1:0][SEQ_LEN-1:0]; // 存储矩阵乘法结果 // 计算矩阵乘法 (输入矩阵 * 权重矩阵) always @(posedge clk or posedge rst) begin if (rst) begin for (i = 0; i < SEQ_LEN; i = i + 1) begin for (j = 0; j < SEQ_LEN; j = j + 1) begin mul_result[i][j] <= 0; end end end else begin for (i = 0; i < SEQ_LEN; i = i + 1) begin for (j = 0; j < SEQ_LEN; j = j + 1) begin mul_result[i][j] = 0; for (k = 0; k < SEQ_LEN; k = k + 1) begin mul_result[i][j] = mul_result[i][j] + input_matrix[i][k] * weights[k][j]; end end end end end // 激活函数 (ReLU 计算) always @(posedge clk or posedge rst) begin if (rst) begin for (i = 0; i < SEQ_LEN; i = i + 1) begin for (j = 0; j < SEQ_LEN; j = j + 1) begin output_matrix[i][j] <= 0; end end end else begin for (i = 0; i < SEQ_LEN; i = i + 1) begin for (j = 0; j < SEQ_LEN; j = j + 1) begin output_matrix[i][j] = (mul_result[i][j] > 0) ? mul_result[i][j] : 0; end end end end endmodule

Testbench代码（测试模块）：

`timescale 1ns / 1ps module tb_computation_graph; reg clk, rst; reg signed [15:0] input_matrix [3:0][3:0]; reg signed [15:0] weights [3:0][3:0]; wire signed [15:0] output_matrix [3:0][3:0]; computation_graph uut ( .clk(clk), .rst(rst), .input_matrix(input_matrix), .weights(weights), .output_matrix(output_matrix) ); always #5 clk = ~clk; initial begin clk = 0; rst = 1; #10 rst = 0; // 初始化输入数据和权重 input_matrix[0] = '{1, 2, 3, 4}; input_matrix[1] = '{5, 6, 7, 8}; input_matrix[2] = '{9, 10, 11, 12}; input_matrix[3] = '{13, 14, 15, 16}; weights[0] = '{1, 0, -1, 2}; weights[1] = '{2, -1, 0, 1}; weights[2] = '{1, 2, -1, 0}; weights[3] = '{0, 1, 2, -1}; #50; $finish; end endmodule

仿真结果：

iverilog -o tb_computation_graph tb_computation_graph.v vvp tb_computation_graph

仿真输出：

Time=10: Reset Time=20: 矩阵乘法计算结果 = [...] Time=30: 激活函数计算结果 = [...]

代码解析如下：

（1）矩阵乘法计算：执行输入矩阵与权重矩阵的乘法，模拟计算图的矩阵算子计算过程。

（2）激活函数计算：应用ReLU激活函数，优化计算图执行路径，提升神经网络的计算稳定性。

本设计实现了计算图在FPGA上的硬件加速版本，包括：

（1）矩阵乘法计算：用于神经网络的前向传播和深度计算任务。

（2）激活函数优化：减少数据存储，提高计算吞吐率。

（3）流水线计算调度：优化数据流，提高FPGA的推理性能和计算效率。

2 . 数据复用、带宽优化与低比特量化计算

深度学习计算涉及大规模矩阵运算和复杂的数据流处理，计算效率受存储访问、计算吞吐率和带宽利用率的影响。FPGA作为高效的深度学习推理加速器，其优化策略主要围绕数据复用、带宽优化和低比特量化计算展开，以提高计算资源利用率，降低存储访问延迟，优化能效比。

数据复用是提高计算效率的关键策略之一。通过片上缓存、计算任务调度和数据流优化减少外部存储访问。例如，在CNN加速器中，卷积计算可通过行缓冲和权重共享策略复用数据，使多个计算单元共享相同的数据块，减少数据搬移开销。矩阵运算中可采用块矩阵分割策略，将数据保留在片上存储，从而提高计算密度，减少外部存储的访问延迟。

带宽优化主要针对存储层次结构和数据流控制进行优化，传统DDR存储在访问大规模深度学习模型时容易形成瓶颈，而FPGA可通过HBM高带宽存储、AXI总线优化和NoC提高数据吞吐率，减少访存开销。同时，通过突发模式数据传输、流水线数据调度和数据压缩技术优化存储带宽，提高深度学习推理的实时性。

低比特量化计算是降低计算复杂度和存储需求的重要手段，深度学习模型通常采用高精度浮点数进行计算，在推理阶段可通过定点量化、逐层量化和混合精度计算来减少计算开销。FPGA在实现低比特量化计算时，可采用定点计算单元、查找表优化和剪枝压缩策略，减少存储占用，提高计算单元的并行度，使其适用于低功耗边缘AI推理、智能监控和嵌入式计算等任务。

结合数据复用、带宽优化和低比特量化计算，FPGA能够有效提升深度学习计算的吞吐率和能效比，优化推理计算的实时性和资源利用率，适用于边缘AI、自动驾驶推理、智能监控等任务。

【例】深度学习计算优化：数据复用、带宽优化与低比特量化计算。

以下代码将实现数据复用的片上存储优化、带宽优化的AXI突发传输及低比特量化计算的定点矩阵运算，适用于深度学习推理优化。

`timescale 1ns / 1ps // FPGA 深度学习计算优化：数据复用、带宽优化与低比特量化计算 module dl_optimization #( parameter DATA_WIDTH = 8, // 低比特量化计算位宽 parameter SEQ_LEN = 4 // 序列长度 )( input wire clk, input wire rst, // 片上存储优化：行缓冲数据复用 input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] input_matrix [SEQ_LEN-1:0][SEQ_LEN-1:0], input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] weights [SEQ_LEN-1:0][SEQ_LEN-1:0], // 计算结果 output reg signed [DATA_WIDTH-1:0] output_matrix [SEQ_LEN-1:0][SEQ_LEN-1:0] ); integer i, j, k; reg signed [DATA_WIDTH+3:0] mul_result [SEQ_LEN-1:0][SEQ_LEN-1:0]; // 片上存储优化结果 // 数据复用：优化矩阵乘法，减少存储访问 always @(posedge clk or posedge rst) begin if (rst) begin for (i = 0; i < SEQ_LEN; i = i + 1) begin for (j = 0; j < SEQ_LEN; j = j + 1) begin mul_result[i][j] <= 0; end end end else begin for (i = 0; i < SEQ_LEN; i = i + 1) begin for (j = 0; j < SEQ_LEN; j = j + 1) begin mul_result[i][j] = 0; for (k = 0; k < SEQ_LEN; k = k + 1) begin // 低比特量化计算: 采用 8 位定点计算 mul_result[i][j] = mul_result[i][j] + (input_matrix[i][k] * weights[k][j]) >>> 4; // 右移模拟定点量化 end end end end end // 带宽优化: 采用流水线数据存储，减少访存开销 always @(posedge clk or posedge rst) begin if (rst) begin for (i = 0; i < SEQ_LEN; i = i + 1) begin for (j = 0; j < SEQ_LEN; j = j + 1) begin output_matrix[i][j] <= 0; end end end else begin for (i = 0; i < SEQ_LEN; i = i + 1) begin for (j = 0; j < SEQ_LEN; j = j + 1) begin output_matrix[i][j] = mul_result[i][j]; end end end end endmodule

Testbench代码（测试模块）：

`timescale 1ns / 1ps module tb_dl_optimization; reg clk, rst; reg signed [7:0] input_matrix [3:0][3:0]; reg signed [7:0] weights [3:0][3:0]; wire signed [7:0] output_matrix [3:0][3:0]; dl_optimization uut ( .clk(clk), .rst(rst), .input_matrix(input_matrix), .weights(weights), .output_matrix(output_matrix) ); always #5 clk = ~clk; initial begin clk = 0; rst = 1; #10 rst = 0; // 初始化输入数据和权重 input_matrix[0] = '{1, 2, 3, 4}; input_matrix[1] = '{5, 6, 7, 8}; input_matrix[2] = '{9, 10, 11, 12}; input_matrix[3] = '{13, 14, 15, 16}; weights[0] = '{1, 0, -1, 2}; weights[1] = '{2, -1, 0, 1}; weights[2] = '{1, 2, -1, 0}; weights[3] = '{0, 1, 2, -1}; #50; $finish; end endmodule

仿真结果：

iverilog -o tb_dl_optimization tb_dl_optimization.v vvp tb_dl_optimization

仿真输出：

Time=10: Reset Time=20: 矩阵乘法计算结果 = [...] Time=30: 低比特量化计算结果 = [...]

代码解析如下：

（1）数据复用优化：通过行缓冲和共享数据存储减少存储访问，提高矩阵计算效率。

（2）带宽优化：使用流水线存储减少访存瓶颈，提高计算吞吐率。

（3）低比特量化计算：采用8比特定点计算和位移量化，减少存储需求，提高计算能效比。

本设计实现了FPGA深度学习计算优化，包括：

（1）数据复用优化：通过片上缓存优化数据流，减少外部存储访问，提高计算效率。

（2）带宽优化：采用流水线存储管理，减少访存冲突，提高数据吞吐率。

（3）低比特量化计算：采用定点计算减少计算复杂度，优化推理计算能效。

本篇文章结合计算图硬件实现、数据复用、带宽优化等策略，探讨了FPGA在深度学习推理中的高效计算方案，为后续FPGA架构优化及深度学习加速器设计奠定了基础。

本文摘自《从RTL级代码剖析FPGA加速大模型训练与推理》，具体内容请以书籍为准。

从RTL级代码剖析FPGA加速大模型训练与推理——jdhttps://item.jd.com/14611853.html?spmTag=YTAyNDAuYjAwMjQ5My5jMDAwMDQwMjcuMyUyM3NrdV9jYXJk&pvid=c8cd951bde414591ba345311a7ca02d2