卢 冶 陈 瑶 李 涛,3 蔡瑞初 宫晓利,3

1(南开大学计算机与控制工程学院 天津 300350) 2(广东工业大学计算机学院 广州 510006) 3(计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京 100190) 4(新加坡高等数字科学研究中心 新加坡 138632) (luye@nankai.edu.cn)

随着物联网的快速发展，传统的以云计算模型为核心的集中式处理方式，其关键技术已经无法高效处理边缘设备所产生的数据[1].边缘计算的提出正是为了克服云计算固有的问题[2-3]，通过将应用、数据和服务从集中式节点推向网络边缘，在靠近移动设备和数据源头，融合网络、计算、存储和应用核心能力的开放平台，就近提供智能服务，进而形成对云计算的有益补充，推动物联网的发展[2].

Gartner预测，到2020年全世界将有近260亿的物联网设备[4]，越来越多的应用服务将被部署在网络边缘.边缘计算具有低延迟、高可用、高实时[4-7]等优势，因此，高计算消耗的应用也开始向边缘计算的嵌入式环境迁移.卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)正是一种高计算消耗的典型应用，其在图像分类、语音识别、目标检测等诸多领域优势突出[8]，也被越来越多的应用于边缘计算环境中.

SRAM工艺的进步使得FPGA的计算密度逐渐提高，并出现包含通用计算核心的片上系统可编程逻辑阵列器件SoC FPGA(system-on-chip FPGA)[9-10]平台.因具备专用硬件定制的特性，且兼顾低功耗需求，逐渐成为边缘环境中计算需求较高的嵌入式应用的理想平台[11].

传统面向FPGA的卷积神经网络构造方式是基于寄存器传输级(register transfer level, RTL)描述语言设计的，具有流程复杂、周期较长和优化空间较小等问题[11-14].尤其针对嵌入式FPGA，缺乏卷积神经网络实现方法的有效的特征分析，而且卷积计算对硬件资源要求较高.因此，在边缘计算环境下，构建卷积神经网络的方法设计变得尤为重要[9-10,15-16].

随着FPGA上应用设计复杂度的提升，基于RTL描述语言的设计方法，逐步成为复杂硬件逻辑设计的瓶颈.高层次综合(high level synthesis, HLS)是解决该问题的一种有效技术，它采用高级编程语言对算法进行设计，通过编译、语义转化、映射与布局布线等过程，将其转化为可用于ASIC设计或FPGA设计的RTL语言的跨层次设计方法[10,14].运用HLS设计的电路，在逻辑资源充足的情况下能够取得良好性能，但在边缘计算环境中，边缘设备种类复杂，对资源集约的情况，设计方法与理论还有待深入探索[10].

在嵌入式FPGA上构建CNN存在的挑战是：应用重构复杂、过度依赖通用处理器和板载存储器资源，不适用于边缘计算环境，具体表现为：1)基于RTL设计方法构建的CNN，应用重构复杂度较高，即使有目的地针对嵌入式SoC FPGA进行设计，在应用于新的网络模型时也需要大量的设计重构，并且往往表现出对通用处理器依赖过重，系统更新需进行大量额外的处理器程序设计.2)基于HLS设计方法构建的CNN，目标对象集中在基于PCIe总线的大规模FPGA加速器，实现方式需板载等大规模存储器支持，设计结果也表现为较高的逻辑资源消耗，在嵌入式FPGA上的高效性及重用性大大降低.因此，针对网络边缘环境的嵌入式FPGA，如何高效构建CNN并有效发挥其性能成为新的挑战.

综上所述，本文提出一种面向边缘计算的高层次综合卷积神经网络构建方法.该方法首先对应用进行软硬件划分，将任务分解为在通用处理器和FPGA上执行的2部分.采用C++作为编程语言，针对不同的应用，利用不同的加速器实现其函数功能；针对不同的函数功能，通过加速器参数对其进行调节；同时，加速器本身也可通过参数调整其资源占用及性能.在此基础上，通过可拓展设计结合缓存优化、数据流优化等手段，提高数据处理并行度，提升CNN网络性能.本方法采用模块化的方式针对嵌入式FPGA平台构建CNN应用，多个模块之间通过片内总线实现高速连接，以MNIST和CiFar10这2种在边缘环境中具有代表性的数据集，在嵌入式FPGA上构建图像识别CNN的过程为例，验证了方法的有效性.本文主要包括3个创新点：

1) 构建共享加速器，通过复用单元降低存储开销，并建立详细准确的CNN加速器模型，保证在CNN重构时，更好地复用基础功能函数和层功能函数.

2) 引入循环切割参数，对输入输出循环进行切割，实现加速器可拓展性设计.通过对循环重排，提高数据处理并行度，使其充分发挥HLS优势，从而进行硬件生成优化.

3) 对数据缓存的数组进行分割，增加接口数量，保障加速器数据吞吐率，实现缓存优化；利用数据流优化指令，使卷积计算与缓存数据获取并行执行，提高加速器内部并行度.

1 基本概念

本节主要介绍CNN的基本概念，描述利用HLS构建的目标网络对象.

1.1 网络模型定义

一个完整的卷积神经网络通常包含多个卷积层、池化层以及全连接层.其中，卷积层实现对输入数据的特征提取，池化层根据不同的池化(极值或均值)原则进行采样，全连接层负责输入与输出的线性映射.如图1所示，该模型是在手写识别领域广泛应用的LeNet-5卷积神经网络结构[17-20].

Fig. 1 LeNet-5 Hand written recognition model图1 LeNet-5 手写识别模型

1) 卷积层模型

卷积层通过输入finj与由权重wi,j组成的卷积核进行卷积操作，结果经偏置后获得输出，输出fouti即卷积的局部采样所得特征集合.卷积层的模型描述为

(1)

2) 池化层模型

池化层通常采用最大值采样或均值采样进行池化操作来降低输入矩阵的规模，其操作如式(2)所示.池化操作可有效降低下一层的数据处理量，同时避免特征信息丢失.

(2)

3) 全连接层

全连接层对输入进行线性空间转换，从而得到输出：

(3)

4) 激活函数

激活函数实现对输入激励的非线性转换，通常在每一层后对输出结果进行处理.常用的激活函数包括冲击响应(Sigmod)、非线性(Relu)、三角函数(Tanh)等.

通过以上简介可知:1)CNN内部的数据处理依照顺序执行，即前后相邻的2层之间，具有数据依赖关系.因此，边缘计算环境中，应有针对性地对该特征进行并行优化设计.2)池化层与全连接层相对于卷积层来讲，循环嵌套数目低、减少了卷积核心内部的循环操作，因此具备一定的子集关系，即针对卷积层的优化方法具备重用性.所以，在FPGA上进行CNN构建时，应充分考虑以上因素.

1.2 网络训练及应用

网络模型在使用前，需要先采用标定好的数据集进行训练，得到网络执行所需的权重及偏置数据.网络的训练通常基于链式法则与反向传递原理，即通过损失函数，对一组输入所得输出与准确值进行对比评估，从而根据评估结果对网络中的权重、偏置等参数进行修正.其中，得到网络输出的过程称为网络的前向传播，对比结果并进行网络参数修正的过程称为网络的反向传播.对于需要预先训练的网络模型，反向传播只发生在网络训练过程中[17-18].在实际应用过程中，则只需要进行网络的前向传播.

边缘计算环境中，由于FPGA上的CNN侧重于面向具体应用来使用，而网络模型及权重数值可通过离线训练得出，因此研究CNN的构建方法时，重点关注网络的前向传播过程.

1.3 HLS技术与设计要求

传统的RTL设计方法缺点明显，而HLS提供了将高级编程语言直接转化为FPGA或ASIC实现的硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)的途径.同时，HLS可通过在转化过程中插入编译指示指令的方法，对所生成的硬件结构进行优化，包括映射硬件寄存器、循环、接口等操作[11-14].CNN与应用联系紧密.因此，在需要对其快速实现时，采用HLS可极大提升设计速度，并有效降低设计难度[13].

HLS使高级编程语言直接映射到硬件结构，不同于针对特定处理器的程序设计，硬件平台无法提供比较完善的接口、存储、程序调用等支持，因此对基于HLS的设计过程提出了新的要求，主要包括：

1) 应用划分与重构

根据硬件平台特性，对应用程序进行任务划分与重构，使应用在硬件平台上呈现出高性能.

2) 硬件接口设置

采用HLS进行硬件设计时，接口性能对系统至关重要，其设计应充分考虑应用的具体特征.

3) 硬件电路优化

应用HLS插入编译指示指令等技术手段，剖析应用特征探索指令高效组合方式的优化实现.

2 基于HLS的CNN网络构建

本节将针对CNN网络模型，阐述基于HLS的加速器设计方法，通过可复用设计、可拓展设计和缓存优化和数据流优化，提高计算的并行度和资源利用效率，在此基础上进行CNN网络构建，并给出在嵌入式FPGA平台上的模块化网络构建具体方法.

2.1 加速器可复用设计

本文所研究卷积神经网络加速器面向网络边缘设备，即嵌入式、低功耗应用场景，此类应用场景下，应用的硬件平台普遍具有硬件资源集约的特点.因此，在针对此类场景进行CNN加速器设计时，相同资源占用情况下的性能成为主要衡量标准.根据第1节CNN理论模型可知，由于卷积计算的特性，CNN中卷积层的计算占用其中主要的计算时间[16,21]，而全连接层的计算相对卷积层的计算，减少了卷积核心内部的循环操作，因此，可同样采用卷积层加速器进行.

根据CNN数据处理特性，可知CNN内部的数据处理过程是依照不同处理层顺序进行的，即网络中前后相邻的层之间，由于具有数据依赖关系，其数据处理无法并行进行.根据以上条件，为达到对资源的高效利用，采用各个不同网络层间共享加速器的方案，以实现对硬件资源的节约并提高单个加速器的计算效能，加速器共享如图2所示.即其中卷积层及全连接层均采用同一个卷积加速器进行计算，而其中的所有池化层采用同一个池化层加速器进行处理.

Fig. 2 Shared accelerator design图2 共享加速器设计

2.2 加速器可拓展性设计

常用的CNN中，每层网络函数所处理的输入输出数据均为3维数据.采用各个网络层间共享加速器设计时，要求网络中每层的输入输出维度数据(x_in,y_in,z_in，x_out,y_out,z_out)需以函数变量形式传递给进行每一层处理的加速器.与此同时，不同层进行数据处理时，其卷积或池化核心(kernel)与处理的步长(S)大小均不相同，因此，各层核心大小kernel、处理步长S也需做为变量进行传递.一个卷积层的处理过程描述如图3伪代码所示[22].

Fig. 3 Poseudo code of a convolutional layer图3 卷积层伪代码

Fig. 4 Scalability design of the accelerator图4 加速器可拓展设计

以上卷积层的HLS硬件实现中，由于每个循环的参数表均为变量，因此，其卷基层加速器的HLS实现结果如图4中(a)部分所示.卷积处理每次仅完成一个输出结果的计算.由于每一个循环的条件列表中均含有变量，无法采用HLS中所采用的循环流水线、循环展开等方式进行优化处理.为提升卷积加速器的性能，需提升其数据处理并行度——即提高其每次卷积计算所得结果数目.因此，为卷积层加速器增加Ix,Iy,Ox,Oy共4个循环切割参数，分别对输入输出维度的(x_in,x_out,y_out,z_out)的循环进行切割，并在卷积层加速器进行高层次综合前，确定其数值，即确定为固化的加速器参数，通过对卷积层循环的重排，使得其可以借助HLS工具所提供的循环展开及流水线优化，进行硬件生成优化.循环切割及重排后的的卷基层伪代码如图5所示.

Fig. 5 Optimized convolutional layer图5 优化后的卷积层

其中，PIPELINE及UNROLL表示对相应的循环层进行流水线及循环展开优化.经过图5所示优化后，卷积层的卷积核心根据循环展开的程度，展开为多条数据处理通道并行进行.如图4中(b)部分所示.

池化层的实现方式与卷积层的实现过程类似，区别在于池化层的操作不改变输入数据的第1维，因此，池化层计算的循环嵌套数目低于卷积层，但以上重排及高层次综合优化同样适用于池化层处理.

2.3 性能优化

1) 缓存优化

经过第2.2节可拓展性设计后，多数据并行处理提升了其数据处理性能.FPGA中的数据缓存，采用片上BRAM存储器进行实现.因此，不同的数据输入与输出均被实例化为片上的BRAM区块，同一区块共享相同的输入输出接口.

由于输入输出接口数量的限制，加速器的数据吞吐速率受到缓存数据吞吐速率的影响.为保障加速器数据吞吐速率，同时进一步促进加速器内数据处理的并行性，对图5中进行数据缓存的数组进行分割，使其分布于多块不同的BRAM区块，增加其接口数量.本设计中依赖高层次综合工具，图5中代码的优化伪代码如图6所示.

经过以上缓存优化，输出数据与输入数据分别采用Ix,Iy个独立的2维数组进行数据缓存，而权重数据则采用Ix×Iy个独立的缓存数组.卷积层加速器展开为Ix条并行计算通道，即卷积层结果计算的并行度达到Ix.由于卷积计算与池化计算均需大量的循环，且其数据获取及计算过程具有相似性，以上卷积加速器的优化方式同样适用于池化层加速器.经过以上优化，卷积层及池化层核心数据处理部分可达到每个时钟周期输出Ix个结果.

>Fig. 6 Accelerator buffer optimization图6 加速器缓存优化

2) 数据流优化

由于卷积层加速器的数据缓存均采用众多独立且不同的BRAM，因此，其接口相互独立.由于具有独立的接口，其数据获取可同时进行，从而缩短数据的获取与输出时间.本设计中，采用高层次综合设计方法，为达到优化加速器核心数据流的目的，通过为输入数据、权重等设计独立的数据获取函数，并对所有函数进行数据流分析，同时采用数据流优化指令DATAFLOW，使得数据的获取可以并行进行.同时，因采用数据流优化指令，卷积计算单元的执行，可与缓存单元获取数据并行执行，从而提高了并行度.

2.4 系统软硬件划分

CNN应用的数据处理过程由3个主要部分构成，即数据预处理、采用网络进行分类或识别、识别结果的整理与输出.以典型的CNN手写识别为例，在CNN应用系统运行过程中，图像的预处理和结果输出部分与应用的前后端联系更为紧密，对计算能力的需求较低，所以该部分可划分给处理器中的软件来执行；而数据分类、识别操作计算量大，并且任务内的数据吞吐量相对较高，因此该部分可利用可重构硬件资源来构造专用的硬件加速器，借此可充分发挥FPGA的高计算效能优势.目标系统的软硬件划分如图7所示.为保障经过划分后的系统软件部分，可依据应用进行再编程，并保障硬件加速器的可重构性，CNN的硬件加速器通过高性能片上总线与处理器进行连接，加速器的设计采用数据驱动形式，将输入与输出分别设置为硬件平台所支持的总线接口形式.CNN计算过程中，所需权重数据及中间数据的规模较大，因此其数据存储采用片外动态存储器.

Fig. 7 System partitioning图7 系统分割

2.5 网络构建流程

本节采用网络层间可复用加速器设计(2.1节)，因此，网络各层之间数据的传输速率以及各层内部的处理是否形成有效的流水线层级将影响网络整体性能.同时，各层能否高效共享存储空间，将决定网络硬件实现的资源占用率.

基于HLS及上述优化技术，在嵌入式FPGA上构建卷积神经网络需解决：1)应用中任务的软硬件划分；2)网络中不同层的任务分派；3)网络不同层间数据传输；4)生成硬件系统的验证与实现.因此，设计实现流程如图8所示:

Fig. 8 System Generation Flow图8 系统实现流程

首先，对目标应用进行软硬件划分，将不同的应用任务分别划分到通用处理器与FPGA上；根据2.1节所述共享加速器设计，对FPGA上的任务进行构建，即对卷积神经网络进行构建，包括加速器的选择与初始化；对不同层在卷积层加速器及池化层加速器上进行分派；针对网络间的数据传输量，进行网络中各层间缓存的优化设计；其后进行整个网络的接口生成，将加速器组合进行封装.然后对生成的系统进行C语言到RTL语言的硬件综合及仿真.其中，处理器程序设计基于重构的加速器及加速器接口；完成处理器程序设计后，对整个系统进行联合仿真，验证输出结果的准确性；最后，对设计进行硬件综合及布局布线，得到可下载于FPGA平台上的比特流文件.针对具体的CNN网络如LeNet-5,CiFarNet，网络构建和特征分析将在实验环节进行阐述.

3 实验及结果分析

本节在嵌入式SoC FPGA平台上，以LeNet-5和CiFarNet的网络构建具体方案为例，采用MNIST及CiFar10数据集对其进行性能测试，验证本文设计并评估设计中所采用的优化方法对设计结果的影响，并与桌面CPU和GPU性能及功耗进行对比分析.

3.1 实验方案

1) 软硬件环境

Fig 9 Experiment Board图9 嵌入式SoC FPGA实验开发板

实验中采用Xilinx Zedboard嵌入式FPGA评估平台，该系统搭载一颗xc7z020clg484SoC FPGA芯片，片内由ARM A9处理器与可重构逻辑部分构成，如图9所示.可重构逻辑部分提供的BRAM,DSP,FF及LUT等资源数量分别为280,220,106400及53200.对比实验中，采用Intel XeonE5-1620 CPU，主频3.50 GHz，GPU为nVidia GTX Geforce TiTan.实验中所采用高层次综合系统为Xilinx Vivado_HLS 2017.1，硬件实现环境为Xilinx Vivado 2017.1；卷积神经网络的训练与执行采用CAFFE 1.0版本[18].FPGA功耗测量采用评估板电源外接功耗测量设备方式进行.

2) 测试数据集与网络模型

MNIST数据集包含60 000张手写数字图像构成的训练集及10 000张手写数字图像测试集.所有图片为28×28像素灰度图像.Lenet-5网络模型常用来进行MNIST数据集内容的识别，其网络各层及参数如表1所示：

Table 1 Lenet-5 Network Model Parameters表1 Lenet-5网络参数

CiFar10数据集包含10种不同物体的60 000张彩色图像，像素值为32×32；其中50 000张用于模型训练，10 000用于测试；Cifarnet模型用于CiFar10数据集上的图像识别，其结构及各层参数如表2所示：

Table 2 CifarNet Network Model Paramenters表2 CifarNet网络参数

3) 实验设计

对4项内容进行评估并分析其原因:

① 加速器评估.对基础功能加速器进行评估，揭示其参数设置对加速器性能、加速器硬件资源消耗的影响.由于CNN在进行FPGA实现时，DSP为主要限制资源，因此本评估主要针对DSP的资源使用.

② 硬件资源消耗评估.在嵌入式FPGA实现中，对比优化前后的CNN硬件资源消耗，并对包含了已优化的加速器的系统性能、系统硬件资源消耗情况等进行评估分析.

③ 准确率评估.对所实现Lenet-5,CiFarNet的准确率与在桌面PC中采用CAFFE执行相同的网络结构与参数进行对比.

④ 性能功耗评估.对以上网络在FPGA平台实现与在桌面CPU,GPU上采用CAFFE所构建的相同系统进行性能及功耗对比.

4) 性能评估标准

本实验中，所有时钟周期及处理时间的数据，为整个系统在评估板上实现后的实测数据.在对硬件部分进行综合及布局布线过程中，时钟周期约束指定为10 ns，在对设计进行优化时不对其进行改动.嵌入式FPGA芯片中ARM处理器运行在800 MHz时钟频率，系统执行时间为完成整个识别任务所需的时间，对比系统运行于其默认工作时钟.

由于本设计针对嵌入式FPGA，其性能评估针对单一输入图片的处理性能、硬件消耗与系统功耗，即单一图片的识别速度、此速度下硬件资源消耗量及功耗.资源消耗评价指标表现为，针对可重构逻辑部分提供的LUT,FF,DSP及BRAM资源.通过与桌面端CPU及GPU对比，考察系统的性能与功耗.

3.2 结果与分析

1) 加速器评估

① 卷积(全连接)层加速器.卷积层加速器内部的乘加运算需采用DSP来进行.如图10所示，由于设计中对Ix,Iy所代表的循环体进行了完全展开，因此卷积层加速器的DSP消耗量与循环切割参数Ix,Iy的大小相关，呈线性关系.

Fig. 10 DSP consumption with different parameters图10 不同参数设置下的DSP消耗

虽然个别参数点由于循环体的计算会消耗DSP资源，但误差在5个DSP范围内.卷积加速器进行一次卷积计算所需的时钟周期数仅与Ox,Oy相关，经实验验证，其时钟周期结果符合Ox×Oy×K×K的设计.卷积加速器采用片上BRAM进行数据暂存，加速器对BRAM的需求由Ix,Iy,Ox,Oy共同决定，如图11所示.可知其参数设置与BRAM消耗呈线性关系，满足加速器的可拓展性设计要求.

Fig. 11 BRAM consumption with different parameters图11 不同参数设置的BRAM消耗

② 池化层加速器.由于池化层具有最大值池化和均值池化2种形式，不同的池化计算所需的硬件资源有所不同.最大值池化不消耗DSP资源，仅需要LUT,FF及BRAM即可实现.均值池化的资源需求类似于卷基层，但其DSP资源需求量远小于卷积层.

2) 硬件资源消耗评估

未优化的情况下，CNN每一层的资源消耗量几乎相同.网络整体占用硬件资源远远高于系统提供的硬件资源总量，硬件资源消耗的归一化如图12所示:

Fig. 12 Normalized resource utilization of layers with no optimization图12 未优化的各层硬件资源消耗归一化结果

由表3可见，网络整体处理时间大于各层处理时间之和，说明网络各层间存在较大的数据传输延时，且各层处理之间未能形成有效的流水线层级.同时，网络接口也存在数据传输延时，从而导致整体性能受到影响.通过对嵌入式FPGA结构及应用特征的深入分析，充分利用HLS技术进行网络结构精简，综合利用循环展开、流水线、数据缓存插入及数据流优化等方法，优化手写识别卷积神经网络的硬件实现.检测网络硬件资源占用百分比、执行所需时钟周期数及执行时间，其结果如表4所示.对比表3和表4可知，结构精简后的网络模型的硬件资源占用量降低了38.3%；利用循环展开与流水线技术可进一步提升网络性能，相比未优化也获得23.1%的提升，但其资源占用有所升高；未进行数据缓存优化时，网络实现内部没有能够展开的数据缓存空间，循环展开和流水线优化所达到的性能受到限制；数据缓存插入可优化网络实现内部数据存储，再对插入的数据缓存进一步分割，提高了循环展开和流水线优化等级，网络性能得到进一步提升，同时BRAM的使用量随之升高；数据流优化使得网络的性能达到最优，同时资源消耗稍有提升，但未超过系统所提供资源上限.

Table 3 Network Layer and Network PerformanceWithout Optimization

Table 4 Resource Utilization and Performance表4 优化后资源占用及性能

LeNet-5网络中，主要采用具有Relu激活函数的卷积层、全连接层以及采用maxpooling的池化层，因此，其网络构建中仅采用一个卷积加速器与一个池化加速器.CifarNet中采用具有Relu激活函数的卷基层以及Maxpooling和Avepooling的池化层，因此其网络构建包含以上3种硬件加速器.通过分析网络参数，各加速器参数设置及资源占用如表5所示，针对所选平台及网络模型，DSP作为稀缺资源表现出较高的占用量，其他逻辑及存储资源均可满足需求.

Table 5 Network Parameter Settings and ResourceConsumption

Notes：Mpool stands for max pooling layer, Apool stands for ave pooling layer, parameters format(Ix,Iy,Ox,Oy).

3) 准确率评估

由于本设计中未涉及数据量化，因此所实现的LeNet-5,Cifarnet模型的准确率变化单纯由硬件实现中浮点运算的精度变化引起.通过MNIST,CIFAR-10数据集实测结果可知，嵌入式FPGA上网络的实现未对离线训练网络的最优精度产生影响，如表6所示.经过充分训练后的识别准确率分别可达97%和79%.

Table 6 Comparison of Network Implementation Accuracy表6 网络实测精度对比

4) 性能功耗评估

选择表5中的性能优化配置，对其性能及功耗进行测量，并将性能和功耗与Intel XeonE5-1620 CPU和GTX Titan GPU比较，其对比结果如表7所示.

针对以上2个模型优化后的FPGA实现了在性能方面表现出的较高优势，得益于FPGA较高的并行执行能力.由于网络模型的规模较小，与GPU相比并没有表现出其与CPU相比时所具有的优势.不同平台的功耗对比表8所示.其中，FPGA平台得益于其较高的计算效能，具有最低功耗.虽然对于较大规模的Cifarnet其计算速度相比GPU优势减低，但功耗较低，其效能仍远高于桌面GPU，表现出较高的能耗优势.

Table 7 Latency per Image表7 单张图片处理时间

Table 8 Comparison of Power Consumption表8 网络功耗对比

4 相关工作

施巍松等人根据边缘式大数据处理模式提出边缘计算模型[1,23]，指出可在网络边缘设备上，增加执行任务计算能力和数据分析处理能力，降低云计算中心负载，减缓网络带宽压力，提高数据处理效率.Liyanage等人在雾计算模型基础上，提出一种面向服务的移动嵌入式平台服务框架[6]，可为物联网中的边缘设备提供程序模型的部署和执行的平台.Liang等人和Rahman等人分别通过融合边缘服务器与边缘设备的体系结构[24-25]有效支持请求实时响应、增强网络服务能力.以上这些工作侧重于计算模式，为边缘计算提供了架构级的指导.

边缘计算环境下，应用系统对计算速度、灵活性等需求不断提高，嵌入式加速器对特定应用具有较高的处理效能，因此也成为应用加速首选[16,21,26-29].例如夏辉等人通过设计专用的ECC指令执行硬件，提升了在资源受限的嵌入式环境中执行ECC加密算法的效能[27]；Li等人采用HLS方法实现了嵌入式H264解码器，实现了对输入H264数据流的实时硬件解码[16].

卷积神经网络是一种典型的应用，针对CNN的加速器设计与实现，诸多文献在不同层面进行了重点研究[21-22,26,29-31]，例如Qiu等人采用RTL语言，针对图像处理应用中的卷积神经网络，进行了针对大规模加速器板卡和嵌入式FPGA的实现[21]，其结果显示，基于RTL的设计硬件资源消耗易控制，但与本文基于HLS的设计相比，其系统更新或应用重构复杂度较高.Farabet等人通过在FPGA平台实现了通用处理器结合单一的卷积加速器模块的结构[29]，建立了卷积神经网络加速单元，利用通用处理器核心处理卷积计算以外的任务，其设计同样采用RTL语言，系统结构简单，对通用处理器的依赖程度较高，应用更新需进行大量的处理器程序设计.Zhang等人、Suda等人和Venieris等人分别采用HLS方法对基于FPGA的卷积神经网络进行了研究[22,30-31]，分别采用了C/C++,OpenCL,CUDA等编程语言对卷积神经网络硬件进行实现，但其目标系统是基于PCIe总线的大规模FPGA加速器，以性能为最终优化目标，其方法不能直接应用于边缘计算模式，因此，在边缘设备上实现CNN，需要结合边缘环境低功耗、高实时等特点进行特征分析.而本文所关注的正是面向边缘计算环境，如何满足CNN应用所面临的低带宽、高实时性需求，通过加速器设计提升系统性能.

5 总 结

面向边缘计算的嵌入式环境，针对FPGA平台提出一种基于高层次综合的卷积神经网络构建方法，通过设计高度复用的核心库函数，采用模块化方式构造网络.对FPGA结构及应用特征进行剖析，挖掘HLS技术优势，通过加速器可拓展设计、缓存优化及数据流优化等技术，实现高效的编译指示指令组合优化网络性能.本文在嵌入式FPGA平台上构建手写识别卷积神经网络LeNet-5及CifarNet，与CPU和GPU相比，在嵌入式FPGA上的功耗及性能均表现出较大优势，体现出在边缘计算环境下构建卷积神经网络的高效性，实验结果验证了本文所提出的方法，在深度学习及嵌入式高性能计算领域具有较高的应用价值和推广价值.

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