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论文阅读——Optimizing the Convolution Operation to accelerate DNN on FPGA

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论文阅读之FPGA硬件加速
Optimizing the Convolution Operation to Accelerate Deep Neural Networks on FPGA
时间：2018
期刊：IEEE TRANSACTIONS ON VERY LARGE SCALE INTEGRATION (VLSI) SYSTEMS
Section I 本文的主要贡献有：
（1）深入分析卷积运算中的循环计算，通过减少循环层数来加速卷积计算
（2）通过浮点到定点的转换来加速CNN的计算，主要减少存取数据和访问存储器的时间
（3）设计了一个数据路由来处理不同类型的卷积运算，如步长、0填充等，尤其对于irregular CNNs，设计了data router并进行了硬件实现
（4）本文的加速策略在NiN,VGG-16,ResNet等网络架构上进行了验证
Section II CNN中的循环
Loop Unrolling 循环展开
剖析CNN中的四层循环
Loop Unrolling循环展开
Loop 1:每一个卷积核内的乘加运算MAC 一个filter中不同位置的数据做MAC
Loop 2:一个filter在所有输入特征图同一像素点的不同通道层（feature map的个数）上的循环 做inner product后相加
Loop 3:一个filter在一张feature map不同位置上的循环（权值共享）
Loop 4:在输出特征图同一位置所有通道上的不同filter的相乘再求和的循环
Loop Tiling循环分块
将所有的输入数据分成n个block，通过合理设计分块的大小可以有效减少DRAM的访问次数
因为访问DRAM时主要的耗时以及功耗所在
Loop Interchange循环交换/互换
两种交换类型
Intertile:on-chip to PEs
Intratile:external memory to on-chip memory
Section III 计算延时
CNN中的计算延时主要取决于MAC，乘法次数的计算：
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理想情况下循环次数=总乘法次数除以乘法器的数目 但实际应用中乘法器的利用率达不到百分之百
部分和的存储
部分和存储的是中间结果，比如在同层filter滑动过程中会产生的一系列部分和，Loop 3、Loop 4都有出现。
因此需要将部分和存储下来用于后续循环 以及在PE之间的流动。因此对于部分和的优化在于尽量在本地完成求和 避免数据的移动，能存在片上寄存机就存片上寄存器，如果片上存储存不下一次Loop1 或Loop2的部分和，只能存到片外；另一方面循环的次序对部分和也有影响，Loop1 Loop2进行的越早部分和越少
数据复用
数据复用共两种类型，时间上的和空间上的
spatial reuse:在一个时钟周期内同一位置的像素级权重被多个乘法器使用
temporal reuse:同一位置的像素及权重在多个时钟周期内使用
访问片上缓存
随着数据复用可有效减少片上缓存的访问次数，原来每次乘法都需要读取一个像素及权重，数据复用后，访问次数是原来的1/reuse
Access of On-Chip Buffer
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访问片外缓存
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本文中最终的权重及中间结果都存在DRAM上，而不是片上缓存BRAM，这使得时延和能耗大大增加。
这就需要有足够大的片上缓存以及合理的安排循环顺序，同一个像素的权重只读取一次，避免从DRAM中多次读取同一个像素及权重。
如果先算Loop3可以有效复用权重数据；如果先算Loop4可以有效复用pixel数据
但将Loop1/2的延后会导致大量部分和的计算
因此二者需要一个trade off
Section IV Section IV总结了目前的一些循环展开（loop unrolling）的策略
主要有以下四种类型
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A：将Loop1、2、4进行展开提高并行度，但由于kernel尺度较小，并行化不太够，以及考虑到实际CNN中每一层的kernel规格都不一样，导致工作负载的不均衡性以及PE的利用率不足，因此就需要针对不同层kernel的规格来配置PE，这样又会增加控制的福阿杜
B：将Loop2、4进行展开，并不能提供足够的并行度导致吞吐量不佳，尤其是对于浅层网络如AlexNet,NiN的影响更大
C：将Loop1、3进行展开，filter中的每一行都完全展开可以复用pixel数据，Loop3展开可以复用weight数据
D：将Loop3、4进行展开因此可以有效复用pixel和weight数据，这种策略可以有效提升并行度
Loop tiling的策略在有限硬件资源上部署大型CNN时用到过，取决于片上缓存的大。同时循环分块的大小以及片外存储二者之间的trade off并未深入研究
Loop Interchange:为由深入研究，但会影响部分和的数目以及存储器的访问次数。
Section V Accelerating Scheme 本文使用的加速策略：
最小化时延
通过设置合理的P / T来提升PE的资源利用率
最小化部分和存储
本尽可能早计算Loop1/2，但本文考虑到数据复用的问题先unroll了Loop3/4
减少片上存储访问
先展开Loop3/4 尽量复用pixel和weight并且存出来local register中
减少外存访问
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通过Fig11可以看出，浅层网络像素数据量大权重数据占比少；网络的深层随着特征的提取，像素数据量变少，权重数据量增多。基于这样的数据分布特点，pixel buffer设计时主要考虑前几层，weight buffer设计时主要考虑后基层。中间层的weight/pixel数据量相当，则是buffer设计的bottleneck。
因此本文基于经验设计了合理的buffer size满足以上要求的同时保证了最少的DRAM访问次数。
本文最终的加速器架构
Unroll:Loop1 Loop2
Roll:Loop 3 Loop4
+Loop Tiling
+Loop Interchange
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Section VI 硬件实现 论文阅读——Optimizing the Convolution Operation to accelerate DNN on FPGA
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BUF2PE
之前设计register存储像素数据 将相邻位置的像素点存储在相邻的寄存器中，这样当stride=1的读取较为方便但不适合于stride=2等其他情况，因此本文设计了一个BUF2PE的data router来控制buffer数据流向PE
卷积计算单元PE
每一个MAC包含一个乘法器和一个加法器，Loop1/2中没有adder tree.MAC之间共享相邻的weight信息。随后设计偏置的硬件实现
池化层
池化层常用来降低特征图的维度。由于池化只需要pixel数据，因此每次卷积计算完我们直接进行池化操作。池化后的结果再写会到输出的pixel buffer中随后存入外存。
全连接层
全连接层中没有Loop1 Loop3
因此只对Loop4进行展开然后复用MAC。由于FC涉及到大量的权重参数但是运算很少，因此设计两个weight buffer来提升吞吐量
Section VII实验结果分析 论文阅读——Optimizing the Convolution Operation to accelerate DNN on FPGA
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由上图可以看出，MAC占总时延的50% DRAM时间包括卷积权重和输入输出像素，占第二大延时；
FC延时包括计算内积、从DRAM传递FC权重的延时；
其他包括均支持花、流水线等的延时
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资源利用率分析：
其中MAC中的乘法器主要用来做卷积计算，LE做加法。四种网络（NiN,VGG16,Res50,Res152占用的ALM几乎是一样的，由于VGG16高度一致只需要一个BUF2PE，因此需要更少的BRAM以及LE
其他则是包含系统互联、全局控制逻辑、偏置的加法、配置寄存器
加速结果：
Stratix V:348 GOPS
Arria 10:715 GOPS
Summary 【论文阅读——Optimizing the Convolution Operation to accelerate DNN on FPGA】总的来说就是要提升DSP的利用率，网路架构规范（VGG系列等）更好，因为不同层的映射都需要设计，同层的架构一致的话可以资源复用。
另一方面，流水线架构可以提升吞吐量但对时延的改线并不明显；
还有一个常见操作就是浮点到定点的转换，这就涉及到位数和精度的trade off。

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