Amaliy mashg’ulot №8. Vlsi fpga uchun matlab yordamida sun'iy neyron tarmoqlarni loyihalash Ishning maqsadi

8.6. Resurslarni optimallashtirish va avtomatik kod yaratish.
Neyron tarmoqni boshqarish uchun apparat platformasi sifatida Xilinx kompaniyasining SPARTAN 6 SoC (XC6SLX9) FPGA sozlash bosma elektr platasi tanlangan. FPGA uchun eng muhim apparat resurslari quyidagilardir: mantiqiy yacheykalar soni, ko'paytuvchilar soni va o'rnatilgan xotira miqdori. Bu FPGA uchun asosiy parametrlar 8.1 -jadvalda keltirilgan.

8.1 -jadval. Spartan-6 LX oilasi FPGA-larining asosiy parametrlari
FPGA resurs turi		kristall turi
		XC6SLX4	XC6SLX9	XC6SLX16	XC6SLX25	XC6SLX45	XC6SLX75	XC6SLX100	XC6SLX150
Mantiqiy resurslar	Slices bo'limlari soni	600	1430	2278	3750	6822	11 662	15 822	23 038
	CLB triggerlarning umumiy soni	4800	11 440	18 224	30 064	54 576	93 296	126 576	184 304
	Logic Cells mantiqiy yacheykalar soni	3840	9152	14 579	24 051	43 661	74 637	101 261	147 443
Xotira resurslar	Tarqoq xotira hajmi (1К = 1024 bit)	75 K	90 K	136 K	229 K	401 K	692 K	976 K	1355 K
	18 kbit sigimli Block RAM blokli xotira modullari soni	12	32	32	52	116	172	268	268
	Umumiy blokli xotira hajmi (1К = 1024 bit) Block RAM	216 K	576 K	576 K	936 K	2088 K	3096 K	4824 K	4824 K
Sinxronizatsiya modullari	Sinxronizatsiyani boshqaruvchi bloklar soni Clock Management Tiles (CMT)	2	2	2	2	4	6	6	6
	Raqamli vaqtni boshqarish modullari soni Digital Clock Manager (DCM)	4	4	4	4	8	12	12	12
	Analog fazali chastota avtosozlagich modullar soni - Phase-Locked-Loop (PLL)	2	2	2	2	4	6	6	6
O'rnatilgan maxsus apparat modullari	DSP48A1 qurilmasi bo'limalari soni	8	16	32	38	58	132	180	180
	xotira interfeysi boshqaruvchilari soni Memory Controller Blocks (MCB)	0	2	2	2	2	4	4	4
Kiritish -chiqish resurslari	Kiritish -chiqish banklari soni	4	4	4	4	4	6	6	6
	Qollovchi yaratishi mumkin maksimal oyog’chalar soni	120	200	232	266	358	400	480	570
	Diferensial juftlik o’yog’chalar maksimal soni	60	100	116	133	179	200	240	285
Tezkorlik variantlari	Tijorat ijrosi uchun tezkorlik variantlari	–2, –3	–2, –3	–2, –3	–2, –3	–2, –3	–2, –3	–2, –3	–2, –3
	Sanoat ilovalari uchun tezkorlik variantlari	–L1, –2	–L1, –2	–L1, –2	–L1, –2	–L1, –2	–L1, –2	–L1, –2	–L1, –2
Konfiguratsiya xotirasi	Konfiguratsiya xotira hajmi, Mbit	2,7	2,7	3,7	6,4	11,8	19,6	26,5	33,7

Boshlang’ich sozlashlarni qo’llab HDL-Coder vositasi yordamida NT algoritmining Simulink modelidan olingan Verilog kodi asosida 8.15-rasmning chap tomonida ko'rsatilgan FPGA resurslari ishlatilgan.

Rasm shuni ko'rsatadiki, jalb qilingan ko'paytiruvchilar soni bo'yicha (600), algoritm tanlangan FPGA (faqat 112 ko'paytirgich yaratish mumkin) ga to'g'ri kelmaydi. Hisobotdan, har bir blok foydalanadigan resurslarni batafsil o'rganib chiqqandan so'ng, eng ko'p ko'paytiruvchilar tarmoqning ikkinchi qavatida ("Convolution_layer"), - 500 ko’paytirgichdan foydalanilganligi aniglandi. Modulda ishlatilgan ko'paytirgichlarni kamaytirish uchun optimallashtirish oborilib, bitta blokda 20 xil ko'paytmani bajarish uchun ishlatiladigan bitta ko’paytirgich qo’lanildi. Bu albatta ko’paytirgichni 20 marta NT ishchi chastotasidan tezroq ishlashiga va multipleksorlarni sonini oshishiga olib keladi.
Shunday qilib, FPGA ichidagi resurslarni almashishdan foydalanib, ishlatilgan ko'paytiruvchilar sonini sezilarli darajada 600 dan 125 gacha kamaytirish mumkin bo’ladi. Optimallashtirilgan kodni xosil qilgan hisoboti 8.15 -rasmning o'ng tomonida keltirilgan. Hisobot shuni ko'rsatadiki, ishlatilgan registrlar sonini 29 mingdan 4 minggacha, bir bitli registrlar sonini 480 mingdan 77 minggacha kamaytirishga erishilgan, ammo faqat uncha sezilarsiz darajada multipleksorlarning soni 1107 dan 1210 gacha oshgan. Hozircha, NT algoritmi FPGA -dagi mavjud ko’paytirgichga (112 dona) qaraganda ko'proq ko'paytirgichlarni (125 dona) talab qiladi. Biroq, FPGA kod sintezatorlari asosiy mantiq elementlaridan ko'paytirgichlar yaratishga qodir va shu imkonyatdan foydalanish kerak.


8.7. Algoritmni sinovchi-moslashtirgich taxtasida(bosma platasida) tekshirish.
Neyron tarmoq algoritmini sinab ko'rish uchun FPGA Xilinx Spartan-6 XC6SLX9 sinash paneli ishlatilgan. Sinash taxtasida algoritmni sinovdan o'tkazishdan oldin, NT algoritmi "FPGA in loop" rejimida raqamli ekvivalentligi tekshiriladi. "FPGA in loop" sinovdan o'tkazilayotganda, algoritmdan HDL-kod tuziladi va u kod panelidagi FPGA- chipga yoziladi. Shundan so'ng, FPGA algoritmi Simulink modeli bilan birgalikda ishga tushiriladi, kirish ma'lumotlari Simulink modelida ishlab chiqariladi, chiqish signallari Simulink -ga qaytariladi, bu erda natijalar "mos yozuvlar" Simulink modeli natijalari bilan raqamli ravishda taqqoslanadi. Keyingi bosqichda NT algoritmidan hosil qilingan HDL kodi algoritmi qayta CAD loyihalash tizimaga ulanadi (8.16 -rasm).



8.16-rasm. Neyron tarmoq modulini CAD tizimiga ulash.
Simulink modelida kodni sinab ko'rish uchun tasvirning joriy boshi, oxiri va manzilining sinxronlash pulslarini hosil qilish uchun qo'shimcha modul qo'shildi. Shuningdek, algoritmni sinab ko'rish uchun 8192x8 bitli xotira moduli loyihaga 8 ta raqamli test tasvirini saqlash uchun qo'shilgan. Tashqi xotira manzillari SW0-SW2 kalitlari bilan o'rnatiladi, bu raqamlarni tasvirini tanib olish uchun qo'lda almashtirish imkonini beradi; xotira MATLAB -dan yaratilgan mat fayli bilan ishga tushiriladi. Neyron tarmoq moduli 50 MHz chastotada ishlaydi. Raqam tasvirini neyron tarmoq orqali tanib olish natijasi 10 ta LED chiroglardada ko'rsatiladi.
8.8. Ishni bajarish uslubi va tartibi.
NNTool -ni ishga tushirish uchun MATLAB buyruqlar oynasida shu nomdagi buyruqni bajarish kerak:
>> nntool
Shundan so'ng, tarmoq / ma'lumotlar menejeri oynasi deb nomlangan asosiy NNTool oynasi paydo bo'ladi (Network/Data Manager)(8.17 -rasm).
Tarmoqlar va ma'lumotlar (Networks and Data) panelida quyidagi funktsiyalarga ega funktsional tugmalar mavjud:
• Yordam(Help) - bu oynaning boshqaruv elementlarining qisqacha tavsifi.
• Yangi ma'lumotlar(New Data…) - yangi ma'lumotlar to'plamini yaratishga imkon beruvchi oyna ochiladi.
• Yangi tarmoq (New Network…) - yangi tarmoq yaratish oynasini ochish.
• Import… - ma'lumotlarni MATLAB ish maydonidan NNTool o'zgaruvchilar maydoniga import qiladi.
• Eksport qilish ... - ma'lumotlarni NNTool o'zgaruvchan maydonidan MATLAB ish maydoniga eksport qilish.
• Ko'rish (View) - tanlangan tarmoq arxitekturasining grafik ko'rinishi.
• O'chirish (Delete) - tanlangan ob'ektni o'chiradi.

8.17-rasm. NNTool asosiy oynasi
Faqat tarmoqlar panelida faqat tarmoqlar bilan ishlash kalitlari mavjud. Sichqoncha ko'rsatgichi boshqa turdagi ob'ektni tanlasa, bu tugmalar faol bo'lmaydi.
NNTool bilan ishlashda shuni esda tutish kerakki, View, Delete, Initialize, Simulate, Train and Adapt tugmalari (8.17 -rasmda harakatsiz(kulrang) sifatida ko'rsatilgan) hozirda tanlangan ob'ektga nisbatan harakat qiladi. Agar bunday ob'ekt bo'lmasa yoki tanlangan ob'ektda ko'rsatilgan amalni bajarish imkonsiz bo'lsa, mos keladigan kalit faol emas.
Masalan, NNTool yordamida neyron tarmoq yaratishni ko'rib chiqaylik.
Mantiqiy VA(AND) funktsiyasini bajaradigan neyron tarmoqni yaratish talab qilinadi.