后摩爾時(shí)代的創(chuàng)新：在米爾FPGA上實(shí)現(xiàn)Tiny YOLO V4，助力AIoT應(yīng)用

一、為什么選擇FPGA：應(yīng)對(duì)7nm制程與AI限制

在全球半導(dǎo)體制程限制和高端 GPU 受限的大環(huán)境下，F(xiàn)PGA 成為了中國企業(yè)發(fā)展的重要路徑之一。它可支持靈活的 AIoT 應(yīng)用，其靈活性與可編程性使其可以在國內(nèi)成熟的 28nm 工藝甚至更低節(jié)點(diǎn)的制程下實(shí)現(xiàn)高效的硬件加速。

米爾的 ZU3EG 開發(fā)板憑借其可重構(gòu)架構(gòu)為 AI 和計(jì)算密集型任務(wù)提供了支持，同時(shí)避免了 7nm 工藝對(duì)國產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)的制約。通過在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO v4，我們可以為智能家居、智慧城市等 AIoT 應(yīng)用提供高效的解決方案。

CPU GPU FPGA 架構(gòu)對(duì)比

二、了解 Tiny YOLO 模型及其適用性

YOLO（You Only Look Once）是一種實(shí)時(shí)物體檢測模型，它通過一次性掃描整個(gè)圖像，實(shí)現(xiàn)高效的對(duì)象識(shí)別。

而其簡化版 Tiny YOLO v4 更適合嵌入式設(shè)備，具有較少的層數(shù)和參數(shù)。其輕量化特性更適合在資源受限的設(shè)備上運(yùn)行，尤其在低功耗、實(shí)時(shí)檢測的邊緣計(jì)算設(shè)備中表現(xiàn)出色。

相比傳統(tǒng) GPU，F(xiàn)PGA 能在小面積和低功耗下實(shí)現(xiàn)類似的推理性能，非常契合 AIoT 應(yīng)用。像米爾 ZU3EG 這樣的 FPGA 開發(fā)板，通過底板和豐富接口的載板設(shè)計(jì)，非常適合高效的嵌入式低功耗數(shù)據(jù)處理。

Yolo V4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

Tiny Yolo V4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

（通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，保持較高檢測精度的同時(shí)，降低模型的計(jì)算量和內(nèi)存占用）

三、獲取數(shù)據(jù)集和模型

可下載開源訓(xùn)練集或預(yù)訓(xùn)練模型。為了確保兼容性，建議將模型轉(zhuǎn)換為 ONNX 格式，以便后續(xù)能在 FPGA 上完成優(yōu)化。

1. 下載 Tiny YOLO v4模型：從 Darknet 的 GitHub 倉庫 獲取 Tiny YOLO 的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，或者在 COCO 等數(shù)據(jù)集上自行訓(xùn)練模型。自定義的模型適用于特定應(yīng)用場景（如車輛檢測、人臉檢測等）。

2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：若要自定義模型，可使用 LabelImg 等工具對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為 YOLO 格式。之后，可將 YOLO 格式轉(zhuǎn)換為 ONNX 格式，以便兼容 FPGA 優(yōu)化工具鏈。

Tiny YOLO在Darknet上訓(xùn)練的截圖

四、通過 Vivado HLS 為 FPGA 準(zhǔn)備模型

要將模型部署到 FPGA，需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作轉(zhuǎn)換為硬件級(jí)描述。使用 Xilinx 的 Vitis HLS（高級(jí)綜合）可以將 Tiny YOLO v4 的 C++ 模型代碼的轉(zhuǎn)化為 Verilog RTL（寄存器傳輸級(jí)）代碼，從而將模型從軟件世界帶入硬件實(shí)現(xiàn)。

詳細(xì)步驟：

1.模型層映射和優(yōu)化：

●   將YOLO的每一層（如卷積層、池化層）映射為硬件友好的 C/C++ 結(jié)構(gòu)。例如，將卷積映射為乘累加（MAC）數(shù)組，通過流水線實(shí)現(xiàn)并行化。

2.算子加速與指令優(yōu)化：

●   流水線（Pipelining）：利用流水線來處理多項(xiàng)操作并行，減少延遲。

●   循環(huán)展開（Loop Unrolling）：展開循環(huán)，以每周期處理更多數(shù)據(jù)，尤其在卷積操作中有效。

●   設(shè)置 DATAFLOW 指令，使層間獨(dú)立處理。

3.量化與位寬調(diào)整：

●   將激活值和權(quán)重量化為定點(diǎn)精度（例如 INT8），而非浮點(diǎn)數(shù)。這在維持準(zhǔn)確度的同時(shí)顯著降低計(jì)算量，尤其適合 FPGA 的固定點(diǎn)運(yùn)算支持。

Tiny YOLO模型在Vivado HLS中的層層轉(zhuǎn)化流程圖

五、使用 Vivado 綜合與部署 Verilog 到 米爾的ZU3EG FPGA開發(fā)板

當(dāng)HLS生成的RTL代碼準(zhǔn)備就緒后，可以使用Vivado將模型部署到FPGA。

1.Vivado 中的設(shè)置：

●   將 HLS 輸出的 RTL 文件導(dǎo)入 Vivado。

●   在Vivado中創(chuàng)建模塊設(shè)計(jì)，包括連接AXI 接口與 ZU3EG 的 ARM 核連接。

2.I/O 約束與時(shí)序：

●   定義 FPGA 的 I/O 引腳約束，以匹配 ZU3EG 板的特定管腳配置。配置時(shí)鐘約束以滿足合適的數(shù)據(jù)速率（如視頻數(shù)據(jù) 100-200 MHz）。

●   進(jìn)行時(shí)序分析，確保延遲和響應(yīng)速度達(dá)到實(shí)時(shí)要求。

3.生成比特流并下載到 ZU3EG：

●   生成的比特流可以直接通過 JTAG 或以太網(wǎng)接口下載到 ZU3EG。

將Tiny YOLO處理模塊連接到米爾ZU3EG開發(fā)板的外設(shè)和接口

六、在FPGA上測試并運(yùn)行推理

現(xiàn)在Tiny YOLO已部署，可以驗(yàn)證其實(shí)時(shí)對(duì)象檢測性能。

1.數(shù)據(jù)采集：

●   通過連接的相機(jī)模塊捕捉圖像或視頻幀，或者使用存儲(chǔ)的測試視頻。

●   使用 ZU3EG 的 ARM 核上的 OpenCV 對(duì)幀進(jìn)行預(yù)處理，再將它們傳入 FPGA 預(yù)處理后進(jìn)行推理。

2.后處理與顯示：

●   模型檢測對(duì)象后，輸出邊框和類別標(biāo)簽。使用 OpenCV 將邊框映射回原始幀，并在每個(gè)檢測到的對(duì)象周圍顯示類別和置信度。

3.性能測試：

●   測量幀速率（FPS）和檢測準(zhǔn)確度。微調(diào)量化位寬或數(shù)據(jù)流參數(shù)，以優(yōu)化實(shí)時(shí)需求。

Tiny YOLO模型在ZU3EG上顯示檢測結(jié)果的實(shí)時(shí)輸出，視頻幀中標(biāo)注了檢測到的對(duì)象

七、性能優(yōu)化與調(diào)試技巧

為提高性能，可以進(jìn)行以下調(diào)整：

●   內(nèi)存訪問：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，最大限度利用緩存并減少數(shù)據(jù)傳輸，降低內(nèi)存瓶頸。

●   降低延遲：重新評(píng)估關(guān)鍵路徑延遲。若延遲過高，調(diào)整 Vitis HLS 中的流水線深度，并驗(yàn)證層間的數(shù)據(jù)依賴性。

●   量化改進(jìn)：嘗試 INT8 量化。Xilinx 的 Vitis AI 可幫助微調(diào)量化參數(shù)，以平衡準(zhǔn)確性與速度。

不同優(yōu)化配置對(duì)資源使用的影響

圖 米爾MYC-CZU3EG/4EV/5EV-V2核心板及開發(fā)板

在MYIR 的 ZU3EG 開發(fā)平臺(tái)上提供了一種高效的解決方案。利用 FPGA 獨(dú)特的靈活性和低功耗優(yōu)勢，助力未來 AIoT 設(shè)備的普及和智能升級(jí)。

關(guān)注米爾電子公眾號(hào)，后臺(tái)回復(fù)FPGA，獲取完整Tiny Yolo V4教程。