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これから作る畳み込みニューラルネットワークについての目標2

これから作る畳み込みニューラルネットワークについての目標”の続き。

AXI4-Stream 対応のラプラシアンフィルタの様に畳み込みニューラルネットワークを作る予定だ。
畳み込み層はそのままフィルタなので、ラプラシアンフィルタなどの構造を元に作ることができると思う。
それに各層、畳み込み層やReLU、マックス・プーリング層、全結合層などをAXI4-Stream インターフェースで接続されるIPとしてVivado のIP インテグレータで接続すればよいのではないだろうか?もし、1 個のFPGA でロジックが足りなければ、AXI4-Stream インターフェースを外に出して他のFPGA に接続すれば良いのでは?と思う。

つまりこんなイメージだ。
AXI4-Stream_CNN_1_180207.png

ストリーム・データをIP を接続して処理させるのはFPGAの得意とするところだし、一番利点が生きる構成だ。これを使わない手は無いと思う。当然複雑なCNN はFPGAのリソースが足りなくてできないのだが、今度はストリームされる画像データ分だけの演算器があれば良いし、(1 クロックで処理できるとしてだが。。。)何とかなるだろう?

2つ目の全結合層では、1つ目の全結合層の演算がすべて終わるまで 1 個のデータも入ってこない。そこがボトルネックだが仕方がない。そので1フレームずれるのは仕方がないか。。。
  1. 2018年02月07日 21:07 |
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