DianNao系列加速器总结（2）——存储与映射存储映射方法

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存储

DianNao系列的存储的设计理念是分裂存储，这样有几个好处：

• 增大带宽：相同大小的单个存储器和多个存储器相比，多个存储器能提供更大的带宽
• 匹配位宽：有些数据对位宽的需求不同，将位宽需求不同的数据放在不同位宽的存储器中可以避免位宽浪费

DianNao与DaDianNao

DianNao和DaDianNao的存储设计基本相同，区别在于DaDianNao使用了片上eDRAM增大了片上存储的面积，下图为DaDianNao的存储部分，DianNao的存储部分类似，可以参考整体架构中DianNao的架构图：

DaDianNao_store.JPG

存储被分裂为三个部分：

• NBin：用于存储输入数据，需要位宽$T_n$（一次处理所需的输入数量x每个输入位宽）
• NBout：用于存储部分和与最终运算结果，需要位宽$T_n$
• SB：用于存储权值，需要位宽$T_n \times T_n$

DianNao和DaDianNao的重用策略是重用输入数据即NBin中的数据。当需要NBin参与的运算全部完成后，NBin才会被覆盖。因此，在DaDianNao中，所有运算单元共享eDRAM实现的NBin和NBout（图中eDRAM router部分），但具有自己的SB缓存（每个节点有4个eDRAM）

ShiDianNao

ShiDianNao的存储比较有特色，由于其特殊性，并未采用DaDianNao的eDRAM组成超大片上存储。仅使用了288KB的SRAM，因此其存储组织更值得研究，下图为NBin缓存及其控制器的设计：

ShiDianNao_store.JPG

可以发现，每个存储器分裂为$2 \times P_y$个Bank，每个Bank的位宽是$P_x \times 16bit$。其中$P_y$为运算阵列的行数，$P_x$为计算阵列的列数，16bit为数据位宽。该存储器支持的读取方式有6种：

• 读bank0~bank$P_y-1$，共$P_y \times P_x \times 16bit$数据，可以填充计算阵列中每个节点。
• 读bank$P_y$~bank$2 \times P_y-1$，共$P_y \times P_x \times 16bit$数据，可以填充计算阵列中每个节点。
• 读取一个Bank，共$P_x \times 16bit$数据，可以填充计算阵列中的一行。
• 读取一个Bank中的一个数据（16bit）
• 读取每个Bank中指定间隔的数据，共$2 \times P_y \times 16bit$数据。
• 读取bank$P_y$~bank$2 \times P_y-1$中每个Bank中指定位置的数据，共$P_y \times 16bit$数据，可以填充计算阵列中的一列。

写方面，采用缓存-存储的方式，即现先待写入数据换存入output寄存器中，待全部运算单元完成运算后统一将数据从output寄存器中写入存储器。

PuDianNao

PuDianNao抛弃了按用途分裂存储器的方法，改为按重用频率分裂存储器。且其设计方法更贴近通用处理器CPU，以实现通用机器学习处理器。PuDianNao认为其能实现的7种机器学习算法在存储上分为两种：


第一种与k-NN（k-邻近算法）类似，每个数据的重用间隔（这一次使用和下一次使用之间的间隔数据数量）明确的类聚为几类。第二种与NB（朴素贝叶斯）类似，除了位置为1上的明显类聚外，数据重用间隔在一段上均有分布。因此PuDianNao实现三个片上存储，分别为：

• ColdBuffer：16KB，存储重用间隔较长的数据，位宽较小。
• HotBuffer：8KB，存储重用数据较少的数据，位宽较大。
• OutputBuffer：8KB，存储输出数据。

映射方法

映射方法指现有硬件加速器如何实现神经网络中的运算，包括卷积，池化和全连接层等。

DianNao与DaDianNao

由于DianNao和DaDianNao的论文中都没有明确阐述这两款加速器如何映射运算，因此以下内容均为个人推测

DianNao和DaDianNao的运算单元均为NFU，参考其设计，其功能描述如下： $$ mul: y_i = \sum\limits^{T_n}{i=1} w_i \cdot x_i \ max:y_i = max{x_1,x_2,...,x{T_n}} $$

向量内积与卷积

无论是向量内积还是卷积，其最终都是对应位置元素相乘再相加。都可以使用运算核心的MUL功能解决，即将NFU-2配置为加法树。在存储中，输入数据按[高度，宽度，通道数]维度排列，即先存储第一个数据位置的所有通道数据，再存储第二个数据位置的所有通道数据，以此类推。权值数据按[高度，宽度，输出通道数，输入通道数]排列。其实现图如下所示：

DianNao_map.png

上图为一个$T_n = 2$的例子，其中数据含义如下所示：

其实现的运算在卷积中如下所示：

DianNao_conv_map.png

池化

实现池化层时，输入数据按[通道数，高度，宽度]排列，NFU-2被配置为取最大值树。

ShiDianNao

ShiDianNao由阵列实现卷积，池化，向量内积等操作，映射比较复杂。以下说明均使用$P_x=P_y=2$

卷积

ShiDianNao的每个节点的简化图形如下所示，以下说明将使用该图示：

ShiDianNao_node_model.png

实现卷积的第一步是初始化，将数据读入运算阵列，使用缓存读方式1或2：

ShiDianNao_map0.png

随后读Bank2和Bank3的第一个神经元，将其填充到运算阵列的右侧，同时输入数据右移，这等效的是标记参与运算的数据框向右扩展：

ShiDianNao_map1.png

之后读Bank2和Bank3的第二个神经元，将其填充到运算阵列右侧，同时输入数据右移，这等效的是标记参与运算的数据框向右扩展：

ShiDianNao_map2.png

随后读Bank1的两个神经元，将其填充到底部，同时数据上移，这等效标记参与运算的数据框向下扩展：

ShiDianNao_map3.png

下表表示了每一个运算节点使用过的权值和数据：

注意上文中运算单元和SB的行为为原文中注明的，存储器行为为个人推断，此外，原文中的推断到此为止，理由为保持简洁，然而下一步的操作使用以上几步无法完全推测，原文中说明该复用方法可以节约44.4%的带宽，有$4 \times 9 \times 44.4% = 16$，所以一共读了20次，图像中有16个数据，推测就是中心处被复用最多次的X11，X21，X12和X22。该部分说明的原图如下图所示：

ShiDianNao_map_source.JPG

池化

池化的映射方法与卷积类似，且由于池化的Stride一般不为1，因此需要注意的是FIFO-H和FIFO-V的深度不再是1。其中$S_x$和$S_y$分别是X方向和Y方向的Stride。

全连接层

矩阵乘法中，每个计算节点代表一个输出神经元，除非一个输出神经元的计算全部完成，否则不会进行下一个神经元的运算。与卷积不同的是，被广播的数据是输入数据而不是权值。因为在矩阵乘运算中，权值的数量多于数据且不被复用。每次运算分为以下几个步骤：

• 一个输入数据和$P_x \times P_y$个权值，每个计算节点接收一个数据和被广播的数据。
• 计算节点将输入数据和权值相乘后与之前的部分和积累。
• 当一个输出神经元的所有计算都完成后，将每个节点累积的结果缓存回片上存储中。

PuDianNao

PuDianNao的映射方法比较简单，由于较多的考虑了灵活性，因此使用类似软件的方式控制整个芯片。推测方法为：

• 控制模块控制DMA将指定数据从片外存储搬运到片上buufer中，并将其搬运到指定处理单元中
• 处理单元在控制模块控制下对数据进行处理
• DMA将结果从处理单元单元搬运到buffer中