CFU Playground: 在FPGA上加速机器学习模型的开源框架

CFU-Playground

CFU Playground:在FPGA上加速机器学习的开源框架

在当今快速发展的人工智能时代,如何提高机器学习模型的性能一直是研究的热点。Google推出的CFU Playground项目为这一领域带来了新的解决方案。这个开源框架旨在让工程师、学生甚至是实习生能够设计和评估基于FPGA的"软"处理器的增强功能,从而提高机器学习任务的性能。

CFU Playground的核心理念

CFU Playground的核心理念是"想要更快的ML处理器?自己动手做!"。这个框架抽象了大部分复杂的基础设施细节,让用户能够快速上手并专注于以下几个方面:

添加新的处理器指令
在计算中利用这些新指令
测量性能提升结果

这种方法使得用户能够在短时间内进行多次迭代,快速验证自己的想法。

工作流程

CFU Playground工作流程

CFU Playground的工作流程非常直观:

选择一个TensorFlow Lite模型(项目提供了一个量化的人物检测模型,也可以使用自己的模型)
在Arty FPGA板上执行推理,获取每层的周期计数
选择要加速的TFLite算子,深入研究代码
设计新的指令,用于替代多个基本操作
构建执行新指令的自定义功能单元(CFU,一小部分硬件)
修改TFLite/Micro库内核,使用新指令(以内部函数调用语法提供)
重新构建FPGA SoC,重新编译TFLM库,并重新运行以测量性能提升

关注性能而非演示

CFU Playground的重点在于性能提升,而不是制作演示。机器学习推理的输入是预设/模拟的,唯一的输出是周期计数。虽然理论上可以将这里的改进导出到实际演示中,但目前还没有设置这样的途径。

开源生态系统

除了Vivado之外,CFU Playground项目使用的所有工具都是开源的。这包括:

LiteX: 用于组装SoC(CPU + 外设)的开源框架
VexRiscv: 为FPGA优化的开源RISC-V软CPU
Amaranth: 用于构建数字硬件的Python工具箱

这种开源生态系统不仅降低了入门门槛,也为项目的持续发展和社区贡献提供了良好的基础。

硬件要求与软件假设

为了使用CFU Playground,你需要:

硬件:
- 支持LiteX Boards的开发板之一
- 已在Arty A7-35T/100T、iCEBreaker、Fomu、OrangeCrab、ULX3S和Nexys Video等板子上进行了测试
- 主机操作系统需要是Linux(Debian/Ubuntu)
软件:
- FPGA工具链: 取决于所选择的开发板
- 对于Xilinx XC7部件的开发板,可以使用Vivado或开源的SymbiFlow工具链
- 对于Lattice iCE40、ECP5或Nexus FPGA,可以使用适当的开源工具集或Lattice工具链(Radiant/Diamond)

如果只想尝试Renode或Verilator仿真,则不需要实际的开发板或工具链。

快速上手指南

克隆CFU Playground仓库并进入目录
运行setup脚本安装必要的依赖
默认使用Arty开发板,如需使用其他开发板,需指定目标(例如TARGET=digilent_nexys_video)
构建SoC并将比特流加载到开发板上:
```
cd proj/proj_template
make prog
```
构建RISC-V程序并在刚刚加载的SoC上执行:
```
make load
```

如果没有支持的开发板,也可以使用Renode或Verilator进行仿真:

Renode仿真: make renode
Verilator仿真: make PLATFORM=sim load

贡献指南

CFU Playground欢迎社区贡献。如果你想为项目做出贡献,请务必查看贡献指南。该项目遵循Google的行为准则,参与者需要遵守这些规定。

结语

CFU Playground为机器学习加速领域带来了新的可能性。它不仅为研究人员和工程师提供了一个强大的工具,也为学生和实习生提供了一个学习和实践的平台。通过开源和社区协作,CFU Playground有望推动FPGA上机器学习加速的进一步发展,为未来的AI芯片设计提供valuable insights。

无论你是经验丰富的硬件工程师,还是刚刚接触FPGA的学生,CFU Playground都为你提供了一个独特的机会,让你能够亲手设计和优化机器学习加速器。在这个AI快速发展的时代,掌握这样的技能无疑会给你带来巨大的优势。

所以,准备好开始你的CFU Playground之旅了吗?克隆仓库,安装依赖,然后开始你的第一次迭代吧!谁知道呢,也许你的设计就是下一个机器学习加速的突破点。让我们一起,在FPGA的世界中探索AI加速的无限可能。