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OpenCL異構(gòu)計算

出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2021-12-01
開本： 16開 頁數(shù)： 223
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OpenCL異構(gòu)計算 版權(quán)信息

OpenCL異構(gòu)計算 本書特色

FPGA在現(xiàn)代電子系統(tǒng)設(shè)計中扮演越來越重要的角色，特別是近幾年飛速發(fā)展的人工智能、機器學(xué)習(xí)、硬件加速等領(lǐng)域。與GPU實現(xiàn)方式相比，F(xiàn)PGA具有較好的能效比，可以實現(xiàn)低功耗和低延時，具有廣闊的應(yīng)用前景。OpenCL作為一種業(yè)界異構(gòu)計算標準，對FPGA的應(yīng)用起到了重要的推動作用，是未來大型FPGA系統(tǒng)設(shè)計的重要方法。為了便于開展面向FPGA平臺的OpenCL教學(xué)，本教材結(jié)合人工智能領(lǐng)域中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為實現(xiàn)目標，通過學(xué)習(xí)TensorFlow框架下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的OpenCL描述、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA實現(xiàn)等內(nèi)容，掌握FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法推理的整個流程，為今后從事人工智能、算法加速、FPGA開發(fā)等相關(guān)領(lǐng)域工作奠定基礎(chǔ)。

OpenCL異構(gòu)計算 內(nèi)容簡介

本書以通過FPGA實現(xiàn)簡易神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理流程為主線，主要包含以下內(nèi)容： 在TensorFlow學(xué)習(xí)框架下實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，保存訓(xùn)練好的權(quán)值和偏置；將TensorFlow框架下訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用OpenCL語言實現(xiàn)，并編譯生成可執(zhí)行文件和FPGA編程文件；將輸入數(shù)據(jù)、權(quán)值、偏置等數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)口傳輸?shù)紽PGA開發(fā)板；在FPGA開發(fā)板上運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 本書的重點在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的OpenCL描述方法及FPGA實現(xiàn)流程。簡易神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不僅可以讓讀者明白神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理及基本框架，還可以使用較少的OpenCL代碼描述，易于分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與代碼的對應(yīng)關(guān)系，實現(xiàn)OpenCL語言的學(xué)習(xí)。 本書以Ubuntu操作系統(tǒng)為運行環(huán)境，以***高的FPGA開發(fā)板DE10_nano為實現(xiàn)平臺，該開發(fā)板尺寸較小，易于攜帶，方便管理，價格較低，適合批量購買以開展相關(guān)教學(xué)實驗。 本書面向電子信息、計算機、自動化等相關(guān)專業(yè)的本科生及研究生或FPGA開發(fā)人員。

OpenCL異構(gòu)計算 目錄

目錄



第1章緒論1

1.1異構(gòu)計算系統(tǒng)1

1.2OpenCL2

1.3FPGA3

1.4FPGA+CPU異構(gòu)計算系統(tǒng)5

1.5HDL和OpenCL6

1.5.1OpenCL的優(yōu)點7

1.5.2OpenCL的缺點7

1.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8

1.6.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念8

1.6.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征9

1.6.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用10

習(xí)題112第2章TensorFlow基礎(chǔ)知識及運行環(huán)境搭建14

2.1TensorFlow簡介14

2.2TensorFlow兩步編程模式14

2.3TensorFlow 兩步編程模式實例15

2.3.1定義計算圖的基本操作15

2.3.2運行計算圖的基本操作18

2.4TensorFlow環(huán)境搭建23

2.4.1軟件安裝23

2.4.2TensorFlow軟件運行25

2.4.3計算圖例程運行實例25

習(xí)題230第3章TensorFlow實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練與測試31

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試的基本概念31

3.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練31

3.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試32

3.2基于TensforFlow訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)MNIST數(shù)據(jù)集識別32

3.2.1MNSIT數(shù)據(jù)集32

3.2.2Softmax Regression模型33

3.2.3MNIST數(shù)據(jù)識別的Softmax Regression神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型35

3.2.4MNIST數(shù)據(jù)識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型40

3.3MNIST數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換49

3.3.1將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為以txt文件保存的數(shù)據(jù)49

3.3.2將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為以bmp文件保存的圖片50

3.3.3將bmp轉(zhuǎn)換為tfrecords格式54

3.4讀取tfrecords格式數(shù)據(jù)實現(xiàn)MNIST手寫字體識別56

3.4.1Softmax Regression模型56

3.4.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型58

習(xí)題361第4章OpenCL基礎(chǔ)63

4.1OpenCL標準框架63

4.2OpenCL基本概念基礎(chǔ)64

4.3OpenCL程序的組成部分65

4.4OpenCL框架的4種模型66

4.5編寫**個OpenCL程序71

4.5.1kernel程序71

4.5.2host程序72

4.6OpenCL基本知識點78

4.6.1kernel函數(shù)格式78

4.6.2kernel編程模式79

4.6.3kernel地址限定符79

4.6.4kernel語句描述80

4.6.5kernel數(shù)據(jù)類型80

4.6.6kernel編程限制80

習(xí)題480第5章面向Intel FPGA的OpenCL運行平臺搭建82

5.1搭建OpenCL平臺的軟硬件要求82

5.2面向OpenCL應(yīng)用的DE10_nano開發(fā)板簡介83

5.3平臺所需軟件下載84

5.3.1Quartus Prime Standard下載84

5.3.2Intel FPGA SDK for OpenCL下載85

5.3.3Intel SoC FPGA EDS下載85

5.4平臺所需軟件安裝86

5.4.1安裝Quartus Prime Standard Edition+Intel FPGA SDK for

OpenCL86

5.4.2安裝SoCEDS91

5.4.3安裝DE10_nano BSP95

5.5環(huán)境變量設(shè)置96

5.5.1環(huán)境變量設(shè)置步驟96

5.5.2環(huán)境變量測試97

5.6編譯OpenCL kernel98

5.7編譯host 程序98

5.8燒寫img文件到SD卡（在Windows系統(tǒng)下完成）99

5.9minicom驅(qū)動安裝與測試101

5.9.1minicom驅(qū)動安裝101

5.9.2minicom 使用測試102

5.10hello world kernel運行測試103

5.11DE10_nano與PC交換數(shù)據(jù)104

習(xí)題5108第6章單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的FPGA實現(xiàn)流程109

6.1基于OpenCL的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計與FPGA實現(xiàn)的基本流程109

6.2無隱形層的簡易神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理110

6.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TensorFlow實現(xiàn)及訓(xùn)練111

6.4TensorFlow 框架下輸入數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換114

6.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的OpenCL實現(xiàn)115

6.5.1kernel代碼編寫及編譯115

6.5.2host代碼編寫及編譯116

6.6數(shù)據(jù)移植復(fù)制到FPGA開發(fā)板120

6.7FPGA運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)123

6.8kernel report.html文件查看124

6.8.1高層設(shè)計報告布局124

6.8.2系統(tǒng)概要125

6.8.3迭代分析127

6.8.4資源分析128

6.8.5系統(tǒng)視圖131

6.9log文件查看FPGA資源使用估計信息133

習(xí)題6133第7章單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的kernel程序?qū)崿F(xiàn)方式分析比較135

7.1批量讀取輸入數(shù)據(jù)的OpenCL程序135

7.1.1kernel程序135

7.1.2host程序136

7.1.3執(zhí)行結(jié)果142

7.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的不同kernel代碼實現(xiàn)對比142

7.2.1single work item和NDRange(private)142

7.2.2local和private(single work item)145

7.2.3local和private(NDRange)148

7.2.4single work item和NDRange(local)150

7.2.5float和char(single work itemlocal)154

7.2.6float和char(NDRangeprivate)156

7.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的ARM與FPGA實現(xiàn)方式對比159

7.3.1ARM和FPGA(float 數(shù)據(jù)類型)159

7.3.2ARM和FPGA(char數(shù)據(jù)類型)162

7.4host代碼與kernel的對應(yīng)165

習(xí)題7165第8章具有一個隱形層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的OpenCL實現(xiàn)166

8.1一個隱形層的簡易神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理166

8.2具有一個隱形層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TensorFlow實現(xiàn)及訓(xùn)練168

8.3具有一個隱形層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的OpenCL實現(xiàn)171

8.3.1ARM實現(xiàn)171

8.3.2single work item格式，一個kernel171

8.3.3NDRange格式，一個kernel174

8.3.4single work item格式，兩個kernel176

8.3.5NDRange格式，兩個kernel178

8.3.6single work item格式，兩個kernel，channel181

8.3.7single work item格式，兩個kernel，pipe182

習(xí)題8186第9章簡易卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OpenCL實現(xiàn)187

9.1簡易卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)與原理187

9.2簡易卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TensorFlow實現(xiàn)及訓(xùn)練189

9.3簡易卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的OpenCL實現(xiàn)194

9.3.1NDRange實現(xiàn)194

9.3.2single work item實現(xiàn)206

習(xí)題9218第10章上機實驗219

實驗1TensorFlow基礎(chǔ)命令219

實驗2TensorFlow實現(xiàn)簡易神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練與測試219

實驗3TensorFlow實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練與測試220

實驗4TensorFlow實現(xiàn)MNIST數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換220

實驗5讀取tfrecords格式數(shù)據(jù)并實現(xiàn)MNIST手寫字體識別220

實驗6DE10_nano開發(fā)板運行OpenCL程序220

實驗7DE10_nano與PC數(shù)據(jù)交換221

實驗8OpenCL程序編譯221

實驗9編寫一個OpenCL程序221

實驗10單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的FPGA實現(xiàn)流程221

實驗11單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的kernel程序的不同實現(xiàn)方式221

實驗12具有一個隱形層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的OpenCL實現(xiàn)222

實驗13簡易卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的OpenCL實現(xiàn)223


參考文獻224


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OpenCL異構(gòu)計算 作者簡介

胡正偉,博士、講師，主要從事FPGA教學(xué)和研發(fā)等工作。具有多年的FPGA開發(fā)經(jīng)驗，完成多個FPGA工程項目的開發(fā)設(shè)計，曾與華為技術(shù)有限公司合作開發(fā)基于FPGA的電力線測距系統(tǒng)。主編中國電力出版社“十三五”本科規(guī)劃教材《電子設(shè)計自動化》。

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