前記事の共通シーケンスの続きとなります。

FSMのcall, returnメカニズムとして、returnレジスタを設置し、caller側で戻り先ステート(通常は現ステートの次)をreturnに格納しておいて、calleeを呼ぶ機構にしていることは、前記事で記載しました。

単純な場合はこれで動作しますが、callが2段以上になると、returnレジスタが1段であるため、returnレジスタの退避等が必要になります。言うまでもなくプロセッサではスタックがこの自動化を行うわけで、プロセッサの場合の疑似コードを書くと次のようになります。

call CALEE;
:
CALEE:
:
return;

コール、リターンの動作的は、32bitプロセッサの場合、

rs[--sp] ← PC + 4;
PC ← CALEE;
:
CALEE:
:
PC←rs[sp++];

FSMの場合はPCはstateレジスタに相当しますが、それを退避するRS(リターンスタック)配列を設置し、SP(スタックポインタ)も設置します。とはいえ、ハードウェアでありリカーシブコールがあるわけでもないため、4段程度の簡素なスタックとします。2bitですがSPも実装します。実際にはreturnを除いて2段で済んだので(トータルで3段)、SPは1bitとしています。

さらに、上記のようにプリディクリメント、ポストインクリメントの処理とせず、ポスト処理のみとします。その理由はサイクルをかければプリ処理も可能ですが、Verilogが遅延代入であることから、簡単のためポスト処理のみとしています。

また、通常のスタックがpush down(積むと上から下にスタックが伸びる)であるのに比べて、実装するスタックは本当のスタック(地面に積むため、下から上に伸びる)にします。これはどちらでもコストは同等です。

以上のような設計だと、FSMのコールは、図94.1のような疑似コードとなります(caller saved)。

これは全ての場合に動作しますが、リーフコールが多いのにも関わらず、リーフではスタックは不要です。従って、call先を見分ける必要はありますが、コードの効率化を考えて呼び出しをリーフ(緑)コールと非リーフ(赤)コールに分け、リーフをコールする際は以下の図のようなコードを用います。

これは、元から使用していたコードと同じものとなります。returnを破壊する一般FSMを赤、returnを破壊しないリーフFSMを緑で表しています。

今回はcaller savedで実装しましたが、callee savedのほうが若干容易かもしれません。caller savedでは呼ぶ前にcalleeがreturnを壊すか壊さないかを調べてからcallしなければならないのに比べて、callee savedであれば、全てreturnレジスタに入れてcallし、callee側でさらに呼ぶときは(つまりreturnを壊す場合は)スタックに入れるという流れであるためです。

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FusionPCBにオーダーしていた基板が届きました。以前の設計時のブログの続きです。

非常に小さい基板で、以下に基板の100円硬貨との比較写真を示します。基板業者は前回と同じFusionPCBで、今回はOSCという速達配送業者を利用して9.9USDでした。基板のみで製造に7.94日、OSCによる配送にシンセンから日本まで3.13日かかっています。シンガポール郵便よりはだいぶ早いですね。9.9USDの内訳は、7.9USDが基板制作代、2.0USDがOSCの配送料のようです。

前回はソルダーレジストを白で製造しましたが、今回は黒にしてみました。Ultra96toPMODボードもオーダーしています。レベル変換ICのみSMDだったので、手ハンダはマイクロスコープ下のハンダ付け作業となり厳しいため、レベル変換ICのみ実装もオーダーしました。

これに部品を実装したものを次の図に示します。

UltratoPMODボードに取り付けて正常に動作することを確認しました。

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ブート

Ultra96にはMiniDPケーブル経由でディスプレイを接続し、またUSB経由でキーボードとマウスを接続しておきます。前回焼きこんだSDカードをUltra96に差し込み、電源を入れ、リセットスイッチを押すとLinuxがブートします。

ライブラリインストール

プログラムを展開します。文字が小さくて見づらかったのですが、なんとかターミナルを立ち上げられました。

root@ultra96:~# cd /home/linaro/
root@ultra96:/home/linaro# tar xvzf xlnx_dnndk_2.08_1901.tar.gz

これにより各種プログラムが展開されます。次にUltra96のディレクトリに移り、

root@ultra96:/home/linaro# cd xilinx_dnndk_v2.08/Ultra96
root@ultra96:/home/linaro/xilinx_dnndk_v2.08/Ultra96# bash install.sh Ultra96

により、必要なDNNライブラリをインストールします。ここで評価ボードの再起動が必要となります。

コンパイル&ラン

各種デモプログラムはコンパイルしてランするだけで全て動作しました。

静止画の画像認識はResnet50やMobileNetを用いており、それぞれ25FPS、116FPSとかなり性能差があります。 また動画の画像認識は、face detectionはDenseBox、adas_detectionはYOLO-V3、video analisysはSSDを用いていることがわかりました。以下の性能表によればそれぞれ133FPS、30FPS、33FPSとなっています。ほぼリアルタイムで認識していることがわかります。

認識ソフトウェアは、様々な動画フォーマットに対応しており、調べた限りではMOV, AVI, MP4に対して動作しました。また、解像度も柔軟に対応しています。ただしFPSは解像度により上下するため、比較する際には解像度を合わせないと、正しいネットワーク性能比較になりません。例えばデモ動画では、adas_detectionの動画は512x256の15FPS(640kbps)、video_analisysの動画は480x360の12FPS(954kbps)と微妙に異なっています。

認識率に関しては、YOLO-3はあまり問題を感じませんでしたが、SSDはかなりfalse positiveがあり、(バグかもしれません)このままでは使用できないと感じました。

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資料やデータの入手

まずXilinxのアカウントは所持しているものとします。次にXilinxのエッジAI開発者ハブのページに行き、以下に示すデータをダウンロードします。ここで対象の評価ボードは、過去記事でインベーダーゲームを搭載したUltra96ボードを使用します。

• ユーザーズガイド --- DNNDK ユーザー ガイド (UG1327)
• デモプログラム --- xlnx_dnndk_2.08_1901.tar.gz
• 評価ボードイメージ --- xilinx-ultra96-desktop-stretch-2018-12-10.img.zip

SDカードへブートイメージの焼きこみ

基本的には上記ユーザーズガイドに基づいて実施します。まずSD焼きソフトであるEtcherを入手します。次に上記評価ボードのブートイメージファイルを、zipは解凍しなくても大丈夫なので、そのままEtcherでSDに焼きます。

デモプログラム類の書き込み

デモプログラムやデータを評価ボードに移さなければなりません。ユーザーズガイドではネットワークでscpすると記述されていますが、Ultra96の無線LANがうまくつながらなかったため、SDにあらかじめ移しておくことにしました。

VirtualBox等のVMを用いたLinuxでSDをマウントしてコピーします。USBインタフェースを持つSDカードリーダを使用しました。VMにおいてはUSBをVM側で見えるように設定しておく必要があります。

上記イメージを書き込んだSDは、図88.2のように第1パーティションがFAT32、第2パーティションがext4となっています。第2パーティションをGpartedで拡張しておきます。

デモプログラムは800MB以上あるため第1パーティションには入らないので、第2パーティションにコピーします。

virtaul_machine # cp xlnx_dnndk_2.08_1901.tar.gz /run/media/user/ROOTFS/home/linaro/
virtual_machine # sync

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機械学習

そもそもFPGAボードを購入したのは機械学習(以降ML)をさせたかったのですが、その前に設計フローの勉強としてインベーダーゲームを作成しました。作成途中では拡張ボードが必要になり、急遽Pt板設計CADを勉強したりPt板を発注したりという作業が発生しましたが、今回からMLの話題に移ります。

エッジAI

AIもMLも同様な意味で使われていますが、本命はエッジAIです。現状は良いモデルの探求や膨大な学習の必要性から、クラウド側でGPUが多用されています。ただ、一旦学習が完了すればそれを多数の端末にデプロイします。せいぜい数十個のGPUがセンター側で必要なのに対し、車載ADAS/ADでは数百万台出荷されるため、半導体ビジネスからみると圧倒的にエッジAIのほうが魅力的です。

エッジAIの部品

エッジAIにおいては何より低電力、低コストが求められるので、一台10万円もするようなGPUは、コスト、電力、発熱共に使用できません。従来はFPGAも高価でしたが、近年のXilinx Zynq UltraScale+等のようなチップであれば価格はGPUの1/100のオーダーです。ということでFPGAでMLすることを考えます。

エッジAIのフレームワークDNNDK

フレームワークとはAIの業界ではTensorFlowやChainerを意味することが多いのですが、ここではエッジAIのソフトウェア基盤の意味で用いています。具体的にはDeePHiの作成した以下に示すDNNDKフレームワークを使用します。DeePHiはXilinxによって昨年買収されました。

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ゲームの完成

以前の記事で実装したインベーダゲームを、Ultra96及びUltra96toPMODインタフェースボードの組み合わせと、ジョイスティックで動作させることができました。絵も音も、UltraZedボードと全く同様に出ています。

動画のフルキーボードは全く使用していません。Ultra96に上記PMODインタフェースボードを接続し、それにPMOD-VGAボード、PMOD-I2Sボード、自作PMODジョイスティックSWボードを接続し、動画中のジョイスティック及びスイッチにより操作しています。

共通シーケンス

ゲーム自体はまだ改良の余地があり、共通ステートシーケンスをソフトで言うところのサブルーチン化する等のリファクタリングを実施中です。図86.2にその一例を示します。パターンROMからいろいろな形、例えばインベーダ、自機、ベース、UFO等をVRAMに矩形転送するシーケンスは、多用されますが、それぞれにシーケンサを用意していると大変なロジック量になります。これをサブルーチンのように、{ソースX座標、ソースY座標、横幅、縦幅、デスティネーションX座標、デスティネーションY座標}の6個を入力パラメータとして、シーケンスを呼びだすことでシーケンスの共通化が可能です。呼び出す前には戻り番地をリターンレジスタに退避してから呼び出します。呼び出し先で戻るときにはリターンレジスタをステートに代入して戻ります。

本来はプロセッサのソフトウェアで実行する、十分複雑なシーケンス制御をハードウェアで実装してみて判明したのは、まさにプロセッサの進化のリバース(逆行)だということです。FSMシーケンスを共用化する目的で、前述のようにリターンレジスタを実装しましたが、これはプロセッサのリンクレジスタと同じです。

水平マイクロ

現在マイクロプログラム処理をあまり見なくなったのは論理合成のためだと思います。論理合成が無い時代はハードウェア論理を変更するのは大変な作業で、それを簡単にするために、FSMではなくマイクロプログラム処理を考え、ROMの内容を書き換えることで、処理の変更を行ったわけです。今回のFSMシーケンス記述は、いわば、インベーダ処理プロセッサの超水平マイクロを書いているようなものです。ちなみに水平マイクロには、普通プロセッサレベルのISAには存在しない、マルチウェイ分岐等の強力な命令があります。

ESDAツール

最近ではSDSoCなりVivado-HLSなりが使えるので、Cで書こうかとも思いましたが、今回はVerilogで記述してみました。VerilogはCに対するアセンブラとも言われますが、コード量的にはそれほどの差はありません。20年ほど前にESDAツールがあったのですが、最近はどこへ行ってしまったのでしょうか。動作合成が進んだのでなくなったのかもしれません。同じアルゴリズムをCで書いてみると、ESDAが不要かどうかが分かると思います。

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Ultra96対応だけであれば変換ボードに吸収しても良いのですが、 スイッチ類をUltraZedボードに差し替えて使用する場合には、前述のとおりインタフェースが必要になります。その理由は、遠い場所にあるスイッチは単なるロジックではなく電装線路扱いとしなければ、反射が起き、正常に動作しないためです。

この反射を抑えるために、図85.1のような回路を設計しました。

このボードを作成しました。手ハンダでも作成できるようにSMDは使用しないようにしています。

EagleUpを用いて3D化します。

前々回作成したUltra96からPMODへのインタフェースボードと組み合わせ、レンダリングしたものが図85.4です。フラットケーブルの先(反対側)には前回のジョイスティック及びスイッチを接続します。

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ジョイスティックとスイッチの入力装置を作成します。ジョイスティックもプッシュスイッチも単なるマイクロスイッチですが、問題は遠いところにあることです。例えば線長が1m程度もあります。そのままだと反射が激しくなり、電装線路の終端が必要になります。今回の場合終端しなければ、しばしば50MHz程度の定常波が発生しました。

写真のジョイスティックやプッシュスイッチはパーツショップで1,000円程度で購入できます。またそれらを取り付ける台は100円ショップで半透明のPPケースを購入しました。以下に、ボード以外で必要な部品表を示します。

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生基板

今回はSeeed Fusion PCBという会社に基板を発注し、約22日で届きました。製造に13.16日、配送は最安のシンガポール郵便で9.67日となっています。

費用は送料込みで$7.9でした。送料込み約860円くらいで試作基板が5枚作成できるので、ユニバーサルボード一枚が200円前後することを考えると、非常にお得です。

組み立て

部品をハンダ付けにより実装していきます。試作のため手ハンダを前提としたことにより、SMDを極力避けたのですが、レベル変換ICのTXS0108EPWRはDIPの製品が存在せず、SMDとなってしまいました。

SMDのアマチュア的ハンダ付けには、手ハンダ、ホットプレート法、トースター法等がありますが、今回は手ハンダでやってみます。手付けでなんとかきれいに付けることができました。図83.3にTXS0108EPWRの手ハンダ実装後の顕微鏡写真を示します。

以下の動画を参考にさせて頂きました。
https://www.youtube.com/watch?v=5uiroWBkdFY

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3D化による検討

基板と部品の配置を行うために3D化をします。これにより部品どうしの干渉などが発見できます。そのためには3D CADと3D部品が必要ですが、ここでは無償で使用可能なSketch Upを使用してみました。さらにEAGLEからSketch UPへのプラグインが必要となります。

そのプラグインの場所はここです。 https://eagleup.wordpress.com/

ImageMagickを入手してパスを記録しておいてください。ImageMagickのインストール時には、レガシーツール(convert.exe等)もインストールするように、チェックしておいてください。

EAGLEのULP->Browseをクリックし、EagleUpを実行します。最初の一度だけパスを表示する画面が出るので、必要な情報を入力します。

EAGLEからULPを開き、EagleUPを実行すると、SketchUpのプラグインで読み込む情報(.eupファイル)が生成されます。SketchUpを立ち上げ、プラグインを実行し、今作成された.eupファイルをロードしたものが図82.2です。ただし部品が一部未搭載です。

レンダリングしたものを図82.3に示します。ただし部品が一部未搭載です。

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