（文章來源：粵訊）

人工智能領域邊緣側(cè)的應用場景多種多樣，在功能、性能、功耗、成本等方面存在差異化的需求，因此一款優(yōu)秀的人工智能邊緣計算平臺，應當具備靈活快速適配全場景的能力，能夠在安防、醫(yī)療、教育、零售等多維度行業(yè)應用中實現(xiàn)快速部署。

百度大腦EdgeBoard嵌入式AI解決方案，以其豐富的硬件產(chǎn)品矩陣、自研的多并發(fā)高性能通用CNN（Convolution Neural Network）設計架構、靈活多樣的軟核算力配置，搭配移動端輕量級Paddle Lite高效預測框架，通過百度自定義的MODA （Model Driven Architecture）工具鏈，依據(jù)各應用場景定制化的模型和算法特點，向用戶提供高性價比的軟硬一體的解決方案，同時和百度大腦模型開發(fā)平臺（AIStudio、EasyDL）深度打通，實現(xiàn)模型的訓練、部署、推理等一站式服務。

EdgeBoard是基于Xilinx 16nm工藝Zynq UltraScale＋ MPSoC的嵌入式AI解決方案，采用Xilinx異構多核平臺將四核ARM Cortex－A53處理器和FPGA可編程邏輯集成在一顆芯片上，高性能計算板卡上搭載了豐富的外部接口和設備，具有開發(fā)板、邊緣計算盒、抓拍機、小型服務器、定制化解決方案等表現(xiàn)形態(tài)。

EdgeBoard計算卡產(chǎn)品可以分為FZ9、FZ5、FZ3三個系列，是基于Xilinx XCZU9EG、XAZU5EV、XAZU3EG研發(fā)而來，分別具有高性能，視頻硬解碼，低成本等特點，同時還有不同的DDR容量版本。以上三個版本PS側(cè)同樣采用四核Cortex－A53 、雙核Cortex－R5、以及GPU Mali－400MP2等處理器配置，PS到PL的接口均為12x32／64／128b AXI Ports，主要的區(qū)別在于PL側(cè)擁有的芯片邏輯資源大小不同。

采用上述三種標準產(chǎn)品的硬件板卡或者一致的硬件參考設計，用戶可無縫適配運行EdgeBoard公開發(fā)布的最新版標準鏡像，也可根據(jù)自身項目需求定制相關的硬件設計，并進一步根據(jù)性能、成本和功耗要求，以及其他功能模塊的集成需求，對軟核的算力和資源進行個性化配置。

EdgeBoard的CNN加速軟核（整體的加速方案稱之為軟核）提供了一套計算資源和性能優(yōu)化的AI軟件棧，由上至下分別包括應用層軟件API、計算加速單元的SDK調(diào)度管理、Paddle Lite預測框架基礎管理器、Linux操作系統(tǒng)、負責設備管理和內(nèi)存分配的驅(qū)動層和CNN算子的專用硬件加速單元，用來完成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的加載、解析、優(yōu)化和執(zhí)行等功能。

專用計算加速單元基于FPGA的可編程邏輯資源開發(fā)實現(xiàn)，采用ARM CPU和FPGA共享內(nèi)存的方式，通過高帶寬DMA（Direct Memory Access）實現(xiàn)二者數(shù)據(jù)的高速交互，共享內(nèi)存也并作為異構計算平臺各算子數(shù)據(jù)在CPU和FPGA協(xié)同處理的橋梁，減少了數(shù)據(jù)在CPU與FPGA之間的重復傳輸。此外，CNN算子功能模塊可直接發(fā)起DDR讀寫操作，充分發(fā)揮了FPGA的實時響應特性，減少了CPU中斷等待的時間消耗。

作為CNN網(wǎng)絡中比重最大、最為核心的卷積計算加速單元，是CNN軟核性能加速的關鍵，也占用了FPGA芯片的大部分算力分配和邏輯資源消耗。下面將針對EdgeBoard卷積計算加速單元的設計思路進行簡要介紹，此章節(jié)也是理解CNN軟核算力彈性配置的技術基礎。

每一層網(wǎng)絡的卷積運算，有M個輸入圖片（稱之為feature map，對應著一個輸入通道），N個輸出feature map（N個輸出通道），M個輸入會分別進行卷積運算然后求和，獲得一幅輸出map。那么需要的卷積核數(shù)量就是M＊N。

針對上述計算特點，EdgeBoard的卷積單元采用脈動陣列的數(shù)據(jù)流動結構，將數(shù)據(jù)在PE之間通過寄存器進行打拍操作，可以實現(xiàn)在第二個PE計算結果出來的同時完成和前一個PE的求和。這樣可以使數(shù)據(jù)在運算單元的陣列中進行流動，減少訪存的次數(shù)，并且結構更加規(guī)整，布線更加統(tǒng)一，提高系統(tǒng)工作頻率，避免了采用加法樹等并行結構所造成的高扇出問題。

SDK可以將一條滑窗鏈的Feature Map數(shù)據(jù)分成B塊，并將分塊數(shù)B和每個塊的數(shù)據(jù)量告訴卷積計算加速單元，那么后者則可以分批依次從DDR讀取B次Feature Map數(shù)據(jù)，每次的數(shù)據(jù)量是可以存入到Image SRAM內(nèi)。

SDK可以將Kernel的數(shù)量分割成S份，使得分割后的每份Kernel數(shù)量可以下發(fā)到PL側(cè)的Filter SRAM中，然后SDK分別調(diào)度S次卷積算子執(zhí)行操作，所有的數(shù)據(jù)返回DDR后，再從通道（Channel）維度做這S次計算結果的數(shù)據(jù)拼接（Concat）即可。不過要注意的是，我們的Filter SRAM雖然不需存儲所有Kernel的數(shù)據(jù)量，但至少要保證能夠存儲一個Kernel的數(shù)據(jù)量。

由此看來，即使EdgeBoard三兄弟中最小的FZ3擁有極其有限的片上存儲資源，也是能夠很好地完成大多數(shù)CNN網(wǎng)絡的參數(shù)適配。

我們以卷積計算加速單元的核心矩陣乘加運算消耗DSP硬核（Hard core）的個數(shù)作為CNN軟核核心算力的考察指標。當然，這并不包括卷積前處理、后處理模塊，以及其他算子加速單元或者用戶自定義功能模塊所消耗的DSP數(shù)量，因此這并不是整個解決方案在FPGA芯片內(nèi)部的DSP資源消耗。我們的設計可以支持Window并行度1－8的任意整數(shù)，支持Kernel并行度包括4，8，16。

目前，EdgeBoard公開版針對卷積計算加速單元Window維度和Kernel維度的并行度配置，以及核心矩陣乘加運算的DSP硬核消耗。

EdgeBoard的CNN軟核以其靈活的算力搭配組合以及算子可定制化的特點，既可以根據(jù)具體模型的算子組合和所占比例，將一定成本和資源條件內(nèi)的芯片性能發(fā)揮到極致，還可以在滿足場景所要求性能的前提下減少不必要的功耗支出，此外還允許開發(fā)者縮減軟核尺寸并將芯片資源應用于自定義功能的IP中，極大地增強了EdgeBoard人工智能多場景覆蓋的能力。
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