Posts Tagged with "AI"

既に発行済みのブログであっても適宜修正・追加することがあります。
We may make changes and additions to blogs already published.
posted by sakurai on August 8, 2025 #1007

3. トップモジュール

次にトップモジュールのサンプルを提供します。

package TopDirect;
import Producer4::*;
import Consumer4::*;

module mkTopDirect ();
   Producer4Ifc prod <- mkProducer4();
   Consumer4Ifc cons <- mkConsumer4();

   /* 10 回受信したらシミュレーション終了 */
   Reg#(UInt#(5)) recvCnt <- mkReg(0);

   rule connect;
      UInt#(4) x <- prod.produce;
      cons.consume(x);                  // 直ちに渡す
      $display("%0t: produce = %h", $time, x);
      recvCnt <= recvCnt + 1;
   endrule

   /* 受信 10 回で $finish */
   rule finish (recvCnt == 10);
      $display("=== simulation finished ===");
      $finish;
   endrule
endmodule
endpackage

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posted by sakurai on August 7, 2025 #1006

2. Consumer

次にコンシューマのサンプルを提供します。

package Consumer4;

interface Consumer4Ifc;
   method Action consume(UInt#(4) x);
endinterface

module mkConsumer4 (Consumer4Ifc);

   Reg#(UInt#(8)) cnt  <- mkReg(0);
   Reg#(Bool)     busy <- mkReg(False);
   Reg#(UInt#(4)) lastVal <- mkRegU;   // 取り込み結果を保持

   rule timer (busy);
      if (cnt == 14) begin
         cnt  <= 0;
         busy <= False;
      end
      else
         cnt <= cnt + 1;
   endrule

   method Action consume(UInt#(4) x) if (!busy);
      lastVal <= x;                   // EN=1 サイクルでラッチ
      $display("%0t: consume = %h", $time, x);
      busy <= True;
   endmethod
endmodule
endpackage


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posted by sakurai on August 5, 2025 #1004

それではダイレクト制御(途中にバッファを置かずに直接2線ハンドシェイクを行う)のサンプルを作成してください。

1. Producer

それではプロデューサのサンプルを提供します。

/* Producer4.bsv : 4bit データを 10 サイクルごとに出すだけ */
package Producer4;
import LFSR :: *;

interface Producer4Ifc;
   method ActionValue#(UInt#(4)) produce();
endinterface

module mkProducer4 (Producer4Ifc);
   Reg#(UInt#(7)) cnt <- mkReg(0);   // 0–
   LFSR#(Bit#(4)) lfsr <- mkLFSR_4;
   
   rule tick;
      cnt <= (cnt==9)?0:cnt+1;
   endrule
   rule random (cnt == 4);
      lfsr.next();              // ② LFSR を 1-step 進める
   endrule

   method ActionValue#(UInt#(4)) produce() if (cnt==0);
      Bit#(4) v = lfsr.value;   // ① 今の値を読む
      return unpack(v);         // ③ 読み取った値を返す
   endmethod
endmodule
endpackage


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posted by sakurai on August 4, 2025 #1003

それでは実際のソース、GameFSM.bsv, OneStage.bsv, SoundFSM.bsvを提供します。これらはそれぞれゲームFSM、中間バッファ、サウンドFSMのソースです。両FSMを直結できるかどうか調査して、できるのであれば、ソースを修正してください。


目的

現在の設計では、GameFSMとSoundFSMの間にOneStageという中間モジュールが存在しています。これはFIFOではなく、コマンド受け渡しのbusyフラグを持つ調停回路です。 これを 完全に排除し、BSV の Ready/Enable による自動ハンドシェークだけで同期をとる構成に書き換えます。

Before / After 構成

現在(Before)

GameFSM ──► OneStage ──► SoundFSM

  • 実データは GameFSM 側の inscode レジスタに保持
  • OneStage は empty/wr_en/rd_en による制御信号だけを調停している

変更後(After)

GameFSM ──► SoundFSM × 4ch

  • 余計な 1 cycle が削減
  • BSC が各 sound() 呼び出しに Ready/Enable を自動合成

修正方針(概要)

修正対象ファイル 修正内容
OneStage.bsv 完全に削除 (または mkTop から除外)
GameFSM.bsv OneStage 接続を削除し、Vector#(4, FSM_ifc) を受けるよう改修
SoundFSM.bsv 変更不要(既にmethod sound(Code_t)をエクスポート)
mkTop.bsv Vector を生成し、そのまま GameFSM へ 1引数で渡す

修正内容の詳細

1. OneStage.bsv を削除

このファイルは完全に不要になるため

2. GameFSM.bsv の修正

(A) インターフェースを Vector 版へ

interface GameFSM_ifc;
  method Action step();
  interface Vector#(4, FSM_ifc#(Code_t)) soundCh; // ★ 追加
endinterface
-module invader_move(GameFSM_ifc /*AUTOARG*/);
+module invader_move #(Vector#(4, FSM_ifc#(Code_t)) ch) (GameFSM_ifc);

(B) 不要レジスタ削除

- Wire#(Bool)       fempty <- mkWire;
- Reg#(Bool)        fwen   <- mkReg(False);
- Reg#(UInt#(4))    inscode<- mkRegU;

(C) sound() ではなく 1 行呼び出し

rule send_sound;
  UInt#(2) idx = truncate(nextCode);   // ch[0]~[3] を選択
  ch[idx].sound(nextCode);            // BSC が ready/enable を自動合成
  nextCode <= nextCode + 1;
endrule

3. SoundFSM.bsv の変更は不要

既に以下のようにインターフェースが定義されています:

interface FSM_ifc;
   method Action sound(Code_t code);
endinterface

module mkSoundFSM0(FSM_ifc);

4. トップモジュール(mkTop.bsv)の修正

module mkTop ();
  Vector#(4, FSM_ifc#(Code_t)) sc <- replicateM(mkSoundFSM0); // または個別生成
  sc[1] <- mkSoundFSM1();
  sc[2] <- mkSoundFSM2();
  sc[3] <- mkSoundFSM3();

  GameFSM_ifc gfsm <- mkGameFSM(sc);  // ← 1 引数で OK
endmodule

メリット

  • OneStage 削除 → 余計な 1 cycle 遅延を解消
  • 自前ハンドシェーク (fempty, fwen) ロジック消失 → 記述量削減
  • 音チャンネルが Vector に集約 → 拡張時もTopと呼び出し構文は不変
  • Ready/Enable は BSC が自動生成 → 衝突・競合を静的解析で保証

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posted by sakurai on July 31, 2025 #1002

まず、ChatGPTに、BSVの2線ハンドシェイクアルゴリズムを尋ねてみます。

bluespecのモジュールでは自動的に2線方式のハンドシェークが行われるが、そのアルゴリズムを解説してください。


BSVにおける2線ハンドシェークのアルゴリズム

Bluespec SystemVerilog(BSV)では、モジュール間やルール間の通信において、Ready/Enable方式(2線ハンドシェーク)が自動的に挿入されます。

本記事では、BSVのハンドシェークの動作アルゴリズムをまとめます。

用語定義

  • caller:メソッドを呼び出す側。通常はルールや上位モジュール。
  • callee:メソッドを提供する側(FIFO, Reg, モジュール等)。

信号の方向:

  • readyは callee から caller への出力(callee が「受け入れ可能」かを知らせる)
  • enableは caller から callee への入力(caller が「今起動する」意思を伝える)

1. ハンドシェークの基本モデル

各メソッド呼び出し(またはルール起動)には、以下の2本の信号が対応します。

信号名 BSV上の名称 役割
Ready can_fire() callee が実行可能であることを示す純組合せフラグ
Enable will_fire caller が実際に起動する1サイクルパルス
  • FIFOなら!full、Regなら常にTrueなど、内部状態から算出される組合せ信号がready
  • enablecan_fireとスケジューラの許可を元に生成され、callee の*_enポートに入力されます。

2. 合成フロー(ルール単位)

2.1 各メソッドのcan_fire取得

rule foo when (guard);
   let v  <- A.method1;   // メソッド呼び出し①
       w  <- B.method2;   // メソッド呼び出し②
endrule

実際は BSC が.can_fireを各メソッドに自動付与して評価します。

2.2 can_fire_rule(= 全 Ready の AND)

複数メソッドがある場合、各 callee の Ready を AND し、ガード条件と組み合わせて以下のように合成されます:

wire can_fire_rule = guard && A_ready && B_ready;

2.3 スケジューラ仲裁 (scheduler_grant)

競合する他ルールとの排他処理・優先度制御が組み合わさり、fire生成条件となるgrant_ruleが作られます:

wire grant_rule = can_fire_rule & scheduler_logic(...);

2.4 will_fire(= 発火パルス)

wire will_fire = grant_rule;  // 1サイクルだけ true になる

これが Enableパルスとして callee に伝わります。

2.5 Callee への配線(扇形ファンアウト)

assign A_en = will_fire;
assign B_en = will_fire;

caller はfireをすべての callee に配線します。

2.6 レジスタ書き込みの en 端子にも使用

同じwill_fireパルスが、そのルール内で行われるレジスタ更新の*_en信号にも使われます。

【構造図イメージ】

Ready ─────┐
       ├──> AND (+guard) ──> fire──┬──> EN_A
Ready ─────┘               └──> EN_B

3. 複数ルール/メソッドの競合処理

  • 同一リソースを書き換えるルール同士は、静的スケジューラにより優先順位が付けられ、同時発火しないように制御されます。
  • 同一ルール内のメソッド呼び出しは、すべて同時にfireする。
  • 非競合のルールは並列にwill_fireが生成され、同時実行可能です。

例:レジスタの write-data MUX / enable OR

assign reg_din =
   (rule2_will_fire) ? data2 :
   (rule1_will_fire) ? data1 :
                       reg_q;

assign reg_en = rule1_will_fire | rule2_will_fire | ... ;

4. まとめ:2線ハンドシェークの要点

  • Ready(can_fire):callee が「今可能か」を知らせる組合せ出力
  • Enable(will_fire):caller が実行する1サイクルパルス(fire
  • 論理合成:Ready と guard を AND、スケジューラで仲裁 → fireを生成
  • 配線:fireはすべての callee のenableに扇形配線される
  • AND 回路は自動挿入される:ユーザーが手で書く必要はないが、論理上は存在する
  • ユーザーの記述負荷は低い:can_fire 以外の信号論理はすべて BSC が生成する

備考

このアルゴリズムは、BSC コンパイラが提供する強力なスケジューラと構造的合成の基盤であり、明示的な回路記述が不要で高い信頼性と安全性を確保します。


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posted by sakurai on July 30, 2025 #1001

外部投稿記事において、2つのFSM(Finite State Machine)の調停を図るコマンドバッファOneStageを設計しました。このコマンドバッファもFSMであり、GameFSMからくるサウンドコマンドを一時保持し、SoundFSMがそれを引き取り当該サウンドを鳴らすというものです。実際には中間バッファは省略し、制御のみでコマンドバッファ制御を実行しています。

図%%.1
図1001.1 GameFSMとSoundFSMの調停

実はBSVはこのような調停の仕組みを自動で持っていて、bscはそれを自動生成することができます。ChatGPTの助けを借りて、これを実装します。

また、中間バッファとしてFIFOが必要かどうかも助言を受けます。以前の記事中にあるとおり、FIFOは付ければ良いというものではなく、付ければ付けるほど取りこぼしは減るもののレイテンシーが大きくなります。

さらに、取りこぼしを防ぐため、SoundFSMがbusyとなることを避ける目的から、基本的には全てのコマンドをプリエンプティブにしています。これは割り込み可能という意味で、サウンド演奏中にコマンドが入ると演奏を中断し、新たに演奏を開始するものです。


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Pongと強化学習 (114)

posted by sakurai on July 16, 2025 #998

このプロトコルを用いてpythonのCustomAtariEnvと統合します。


CustomAtariEnv クラスを Device クラスを用いてシリアル通信の詳細を抽象化し、インタフェースをシンプルにするために再設計します。この方法により、CustomAtariEnv クラスはゲーム環境のロジックに集中し、シリアル通信の詳細は Device クラスが担当します。

Device クラスの設計

Device クラスはシリアル通信を担当し、コマンドの送受信を簡単に行えるように設計します。

    import serial
    
    class Device:
        def __init__(self, port):
            self.serial = serial.Serial(port, baudrate=115200, timeout=1)
        
        def send(self, command, payload=None):
            message = bytearray([SOH])
            message.append(ord(command))
            if payload is not None:
                message.extend(payload)
            message.append(EOT)
            self.serial.write(message)
        
        def receive(self):
            response = bytearray()
            while True:
                byte = self.serial.read(1)
                if byte:
                    response.append(byte[0])
                    if byte[0] == EOT:
                        break
            return response
        
        def close(self):
            self.serial.close()

CustomAtariEnv クラスの再設計

CustomAtariEnv クラスは Device クラスを使用して通信を行います。これにより、CustomAtariEnv はシリアル通信の詳細から切り離されます。

    import gym
    from gym import spaces
    
    class CustomAtariEnv(gym.Env):
        def __init__(self, device):
            super(CustomAtariEnv, self).__init__()
            self.device = device
            self.action_space = spaces.Discrete(4)  # 仮に4つのアクション
            self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=255, shape=(256, 160, 3), dtype=np.uint8)  # 仮の解像度
    
        def reset(self):
            self.device.send(CMD_RESET)
            return self.device.receive()
    
        def step(self, action):
            action_command = self.get_action_command(action)
            self.device.send(CMD_ACTION, [action_command])
            return self.device.receive()
    
        def get_action_command(self, action):
            # Map the action to the actual command
            if action == 0:
                return ACTION_MOVE_LEFT
            elif action == 1:
                return ACTION_MOVE_RIGHT
            elif action == 2:
                return ACTION_FIRE
            else:
                raise ValueError("Invalid action")
        
        def close(self):
            self.device.close()

使用例

    device = Device('/dev/ttyUSB0')
    env = CustomAtariEnv(device)
    
    initial_state = env.reset()
    action = 1  # 仮に右移動
    new_state = env.step(action)
    
    env.close()

この再設計により、CustomAtariEnv クラスはシリアル通信の詳細から独立し、デバイスとの通信は Device クラスを通じて抽象化されます。これにより、ゲームロジックと通信ロジックが分離され、コードの可読性と保守性が向上します。


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Pongと強化学習 (88)

posted by sakurai on March 19, 2025 #961

uartからの通信データをboxの配列に格納するにはどうしますか?


UART(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter)からの通信データをOpenAI GymのBox型の配列に格納するプロセスは、いくつかのステップに分けて行うことができます。これは、シリアル通信を介してデバイス(例えば、FPGAやセンサー)からデータを受け取り、それをPythonで処理してOpenAI Gymの環境で使用できる形式に変換するための方法です。

ステップ 1: UART通信のセットアップ

まず、Pythonでシリアルポートを開いてUART通信を行うための準備をします。これには通常、pyserialライブラリを使用します。

    import serial
    
    # シリアルポートの設定
    ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', baudrate=115200, timeout=1)  # 適切なポートとボーレートを指定

ステップ 2: データの受信と解析

UARTから送られてくるデータを読み取り、必要に応じて解析します。データの形式は事前にデバイスと合意しておく必要があります(例えば、バイト列、テキストフォーマット、特定の区切り文字で区切られた値など)。

    data = ser.read(10)  # データを読み込むバイト数を指定
    parsed_data = [float(val) for val in data.split()]  # データを解析し、リストに格納

ステップ 3: データをBoxに格納

受け取ったデータをBox型の配列として格納します。このBoxは、受け取るデータの範囲や形状に応じて定義します。

    import numpy as np
    from gym import spaces
    
    # Boxの定義。ここでは例として、受け取るデータが3次元の浮動小数点数と仮定
    observation_space = spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(3,), dtype=np.float32)
    
    # UARTから受け取ったデータをNumpy配列に変換
    observation = np.array(parsed_data, dtype=np.float32)

ステップ 4: Gym環境での使用

observation配列は、これでOpenAI Gymの環境内で使用する観測値として利用可能です。環境内でこの観測値をエージェントに提供することができます。

    # エージェントに観測値を提供する例
    observation = env.step(action)  # エージェントからのアクションを受けて、次のステップを実行

この一連のステップにより、UARTからの生の通信データを処理し、OpenAI GymのBox型の観測空間に適合する形で整形して使用することができます。データの形式や具体的な処理は、接続するデバイスやその用途によって異なるため、これらのステップは適宜調整が必要です。


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Pongと強化学習 (87)

posted by sakurai on March 6, 2025 #958

envの内部画面配列は実際はどのように定義されていますか?


envの内部画面配列、つまり観測空間は、OpenAI Gym 環境によって提供される状態(観測)のデータ構造です。これは、エージェントが受け取る環境の状態を表現します。具体的な定義はゲームやシミュレーションの種類によって異なりますが、通常、以下のような形式が多く見られます:

1. オリジナルの画像データ

ビデオゲームなどの場合、オリジナルの画像データはしばしばRGBカラー画像として提供されます。たとえば、Atariゲームの一般的な解像度は210x160ピクセルで、各ピクセルはRGB値を持ちます。この形式の観測空間はBox型で定義され、以下のように設定されることが一般的です:

    from gym import spaces
    observation_space = spaces.Box(low=0, high=255, shape=(height, width, channels), dtype=np.uint8)
  • lowhighはピクセル値の最小値と最大値を示し、通常RGBの各色成分は0から255の値を取ります。
  • shapeは画像の次元を指定します。例えば、高さが160、幅が210、3つのカラーチャネル(RGB)を持つ場合、(160, 210, 3)となります。
  • dtype=np.uint8はデータ型を8ビットの符号なし整数と指定しています。

2. 加工後の画像データ

強化学習のための前処理ステップを経て、画像データはしばしば変更されます。例として、画像をグレースケールに変換し、サイズを変更し、複数のフレームをスタックすることがあります。これにより、観測空間は次のように定義されることがあります:

    observation_space = spaces.Box(low=0, high=255, shape=(84, 84, 4), dtype=np.uint8)
  • shapeの変更により、画像サイズが84x84にリサイズされ、4つの連続するフレームがスタックされています。これにより、エージェントは動きの情報を時間的に捉えることができます。

3. その他の形式

特定のシミュレーションや環境では、観測空間が画像データではなく、センサー読み取り値や他の数値データを直接利用する場合もあります。例えば、ロボティクスのシミュレーションでは、関節の位置、速度、角度などの物理的なパラメータが観測空間として使用されることがあります。

このように、観測空間はエージェントが操作する環境の状態をエンコードするためのデータ構造として、その内容は非常に多様であり、エージェントの設計や学習タスクに適応する形で設定されます。


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Pongと強化学習 (86)

posted by sakurai on February 28, 2025 #956

Game環境からは実際の210x160の256色画面が転送されるのではないですか?


はい、その通りです。元のゲーム環境からの観測データは通常、ゲームのデフォルトの解像度であり、多色の画像データで送信されることが一般的です。例えば、あなたが示した256x192の解像度で8色の画面が基本的なフォーマットかもしれません。これは特に古いビデオゲームや特定のシミュレーション環境に当てはまります。

観測データの処理ステップ

  1. 元の観測データ: 元のゲームからは、例えば256x192ピクセルの8色画面(もしくはその他のフォーマット)が出力されます。

  2. リサイズ: gym.wrappers.ResizeObservation(env, (84, 84))はこの元の画面を84x84の解像度に変更します。このステップは、ニューラルネットワークモデルが処理しやすいように画像の解像度を下げるために使用されます。ニューラルネットワークにとって小さな画像は計算資源を節約し、学習を高速化することができます。

  3. カラーからグレースケールへの変換: gym.wrappers.GrayScaleObservation(env)はカラー画像をグレースケール(白黒)画像に変換します。多くのケースでは、色情報はエージェントがタスクを学習する上で必須ではなく、データの次元を減らすことで計算効率が向上します。

  4. フレームのスタッキング: gym.wrappers.FrameStack(env, 4)は連続する4フレームの画像をスタックして、エージェントが動きや変化を時間的に理解できるようにします。これは特に動的な環境で有効で、エージェントが過去の情報を利用して現在の状況をより良く評価できるようにします。

実際のデータフロー

このプロセスは、元のゲームの観測データが最終的にニューラルネットワークが入力として使用するデータ形式に変換されるまでの一連の変換を表します。各ステップは、特定の目的(解像度の変更、色情報の削減、時間的文脈の追加)を持っています。これにより、エージェントはより効率的に学習し、高度なタスクをより速く、より効果的に解決することが可能になります。

このように、リサイズ、カラーモードの変換、およびフレームのスタッキングは、元の画像データを強化学習エージェントが扱いやすい形式に変換するための重要なステップです。


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