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如何使用一个DSP block实现4个11位浮点型数据乘法运算

归档日期:07-04       文本归类:定点运算      文章编辑:爱尚语录

  随着深度学习的发展,为了解决更加抽象,更加复杂的学习问题,深度学习的网络规模在不断的增加,计算和数据的复杂也随之剧增。INTEL FPGA具有高性能,可编程,低功耗等特点,为AI应用加速提供了一种灵活、确定的低延迟、高通量、节能的解决方案。block,可以为高复杂度的深度学习算法提供高精度,高能效的乘法运算。

  深度学习算法复杂度高,需要进行大量的乘法运算,如实现一个卷积核为5*5的特征提取,需要进行25*25次乘法运算,而随着特征提取量的增加,乘法运算也将成倍的增长。因此乘法器资源是实现深度学习算法的重要评估资源,本文主要介绍如何基于Arria10的一个18*18的乘法器实现两个11*11的浮点mini-fp运算,从而4倍提高DSPblock资源。

  Arria10可变精度的DSPBlock支持配置为两个18*18或者18*19定点乘法器,进行18*18乘法运算时,如图1所示,将输入拆分为低6位,中6位,高6位,进行运算分析。

  当高6位及低6位为带符号位的输入数据时,进行符号位提取,则剩余的实际数据有效位为5位,因此低6位*高6位及高6位*低6位的乘法结果最高有效位均为10位,进行两个结果的加法运算,可以保证结果在12-23位以内,不会对高6位*高6位乘法结果造成影响。因此Arria1018*18的乘法器支持进行符号位提取后的两个6*6的乘法运算,图2是对应的仿真结果,乘法结果对应延时2个时钟周期。

  需要进行指数相加,尾数相乘,乘法结果取整及指数的调整。11位的浮点型数据尾数及指数各占5位,因此进行乘法运算仅需要进行包含符号位6位的数据相乘及对应的处理即可。Arria10的DSPblock可支持配置为2个18*18乘法器,而一个18*18的乘法器可以实现两个6*6的乘法运算,因此一个DSPblock可以实现4个11位浮点型数据mini-FP的乘法运算。

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