1XDF（賽靈思開發(fā)者大會(huì)）在北京國(guó)際飯店舉行。作為業(yè)界最權(quán)威、最具深度的FPGA交流大會(huì)之一，Xilinx把行業(yè)最頂尖的FPGA專家和企業(yè)匯聚一堂，集思廣益，分享和交流FPGA產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗(yàn)與應(yīng)用方案，為業(yè)內(nèi)軟硬件開發(fā)者與設(shè)計(jì)者提供獨(dú)到的見解和靈感。Xilinx CEO Victor Peng 、華為IT智能計(jì)算業(yè)務(wù)副總裁張小華、阿里云FPGA異構(gòu)計(jì)算研發(fā)總監(jiān)張振祥等業(yè)內(nèi)領(lǐng)袖出席。同時(shí)，在會(huì)上，賽靈思推出了業(yè)界首款自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái)Versal和加速器Alveo，引爆現(xiàn)場(chǎng)。

作為Xilinx在中國(guó)智能汽車電子領(lǐng)域唯一的Certified member，深圳市自行科技有限公司（簡(jiǎn)稱：自行科技）受邀參加，公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO諶璟博士在現(xiàn)場(chǎng)分享了“基于FPGA的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)”的主題演講。諶璟博士結(jié)合其多年的深度學(xué)習(xí)與FPGA開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，從性能、成本、開發(fā)難度等多個(gè)維度出發(fā)，提出一套系統(tǒng)化的FPGA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化流程，受到了Xilinx AI及邊緣計(jì)算產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)Nick與機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品營(yíng)銷高級(jí)經(jīng)理Andy等業(yè)內(nèi)專家的高度贊賞。

圖文：自行科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO諶璟博士做主題演講

諶博認(rèn)為，CNN與FPGA的結(jié)合可以組合利用多種算法模塊，充分發(fā)揮FPGA在計(jì)算速度、功耗、成本等方面的優(yōu)勢(shì)，降低開發(fā)難度與周期，減少開發(fā)成本。但是CNN中存在大量冗余計(jì)算，因此如何在FPGA中實(shí)現(xiàn)CNN加速設(shè)計(jì)就尤為重要。

諶璟博士演講獲得現(xiàn)場(chǎng)嘉賓觀眾一致好評(píng)

自行科技通過(guò)多年CNN與FPGA自主研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)出業(yè)內(nèi)最具性價(jià)比的FPGA加速設(shè)計(jì)方案。會(huì)中，她表示，F(xiàn)PGA加速設(shè)計(jì)需要算法工程師和FPGA工程師共同參與。一方面，通過(guò)剪枝壓縮、權(quán)值壓縮等方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)壓縮算法進(jìn)行優(yōu)化，以減少網(wǎng)絡(luò)冗余計(jì)算，釋放可用資源。例如，我們可以僅僅將少數(shù)“重要”的卷積核量化為8bit權(quán)值，其余卷積核用1bit權(quán)值表示，構(gòu)造混合精度網(wǎng)絡(luò)，在確保網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)性能的基礎(chǔ)上大幅度提高計(jì)算效率。另一方面，不同的FPGA架構(gòu)需要適配對(duì)應(yīng)的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此需要有針對(duì)性地進(jìn)行并行化和結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)，讓計(jì)算模塊得到充分利用，避免大量計(jì)算資源閑置。同時(shí)，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)時(shí)還要充分利用FPGA片內(nèi)資源，避免DSP計(jì)算資源與邏輯資源的浪費(fèi)。

以SSD網(wǎng)絡(luò)為例，在不考慮其他操作帶來(lái)的時(shí)延（DDR時(shí)延、FSM狀態(tài)轉(zhuǎn)移時(shí)延~等）的情況下，Xilinx zynq7020在CNN計(jì)算幀率最高可達(dá)5.7fps；但是，自行科技通過(guò)權(quán)值壓縮、并行化設(shè)計(jì)等CNN網(wǎng)絡(luò)加速設(shè)計(jì)和算法優(yōu)化后，計(jì)算幀率提升了4-5倍，大大提高了芯片的運(yùn)行效率，成為了業(yè)內(nèi)低成本高效率FPGA應(yīng)用典范！

最后，諶博總結(jié)到：“FPGA與CNN的結(jié)合具備廣泛的應(yīng)用前景，但是在開發(fā)的過(guò)程中也需要我們不斷克服困難和挑戰(zhàn)。當(dāng)前FPGA平臺(tái)技術(shù)與工具不斷迭代更新，這就需要我們時(shí)刻關(guān)注世界最前沿的技術(shù)。今天我非常高興在現(xiàn)場(chǎng)見證了業(yè)界首款自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái)Versal ACAP以及新一代FPGA加速器卡Alveo。這不僅可以加快公司軟硬件迭代創(chuàng)新進(jìn)程，還為我們探索更優(yōu)秀的FPGA加速方案提供了思路。未來(lái)，隨著CNN的計(jì)算量不斷上升，數(shù)據(jù)吞吐量也會(huì)顯著增大，這就需要不斷提高FPGA片內(nèi)BRAM資源利用效率，深入研究CNN模型壓縮算法，優(yōu)化基于FPGA的CNN框架，這也需要行業(yè)共同的努力！”

目前，該方案已經(jīng)成功應(yīng)用于公司的三大產(chǎn)品：前向ADAS系統(tǒng)、駕駛員監(jiān)控（DMS）系統(tǒng)和智能環(huán)視影像系統(tǒng)，產(chǎn)品都已順利實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)?；贔PGA平臺(tái)與CNN算法的深度結(jié)合，自行科技率先開發(fā)出國(guó)內(nèi)首款基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的駕駛員監(jiān)控（DMS）系統(tǒng)，打造出業(yè)內(nèi)功能最全面、性價(jià)比最高的駕駛員監(jiān)控（DMS）系統(tǒng)，成為國(guó)內(nèi)駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)標(biāo)桿企業(yè)。

除此之外，自行科技前向ADAS系統(tǒng)與智能環(huán)視影像系統(tǒng)以其可靠的目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確性和語(yǔ)義分割精度獲得國(guó)內(nèi)眾多傳統(tǒng)車廠(乘用車與商用車)、新能源和互聯(lián)網(wǎng)造車公司和Tier1汽車零部件供應(yīng)商的高度認(rèn)可。相信隨著FPGA開發(fā)技術(shù)的不斷成熟，CNN加速設(shè)計(jì)將獲得更廣泛的應(yīng)用，讓我們拭目以待！