![ハード/ソフトの自動分割
I2C Bus A
groupBy
average average
0x1234 0x5678
データフローグラフ
def initialize()
i2c_stream = Stream.new(I2C_BUS_A)
sensors = i2c_stream.group_by(2)
{ |d| d. sensor_ id }
for sensor in sensors do
@averages[sensor] =sensor.average(5)
end
end
def main()
for average in @averages do
p average[sensor].get_latest()
end
wait_ms(100)
end
ソフトウェア部ハードウェア部
sensors[A] Sensors[B]
averages[B]averages[A]
i2c_stream
Rxで書きにくい部分は
多く場合ソフト実行が速い 21
Rx記述⇒ハード それ以外⇒ソフト
ハード化
メモリに
マップ](https://image.slidesharecdn.com/presentation0210print-180310051123/85/2017-21-320.jpg)
![軽量言語によるメタプログラミング
• 軽量言語をドメイン固有言語(DSL)として用いる
• Scala, Haskellともに強い静的型付け
⇒生成されるHWを設計しておく必要がある
class Max2 extends Module {
val io = new Bundlw {
val x = UInt(INPUT, 8)
val y = UInt(INPUT, 8)
val z = UInt(OUTPUT, 8)}
io.z = Mux(io.x > io.y, io.x, io.y)
}
ハードウェア記述言語の
メタプログラミング
⇒HW技術者向け
CλaSH
(Haskell) (Scala)(Scala)
[2]より引用
26](https://image.slidesharecdn.com/presentation0210print-180310051123/85/2017-26-320.jpg)
2017年度未踏事業最終成果報告
- 1. Mulvery CPU＋FPGAプラットフォームのための Rubyベースの開発環境 東京農工大学 工学府 情報工学専攻 照屋大地 富士通クラウドテクノロジーズ株式会社 呉屋寛裕 平成29年度未踏事業 成果報告会 1
- 7. マイコン 「開発が面倒」？ Network ソフトウェア 開発するシステム セ ン サ ( ア ク チ ュ エ ー タ ) デバイス ドライバ ソフトウェア ソフトウェア ソースコード群 開発段階 7
- 9. set_directive_pipeline “Interface::get_data /get_data_loop0” 既存の設計支援技術と、その難しさ • 高位合成(High Level Synthesis, HLS) CやJava等の高級言語をハードウェア記述言語に変換する技術 C言語 や Java言語 最適化 指示の記述 (専用命令) ハード 記述言語 シミュレータ による評価 FPGA 課題2 HWを知らないと 最適化が難しい 高位合成系 逐次実行型 データ駆動型 9
- 13. あたらしいハードウェア合成手法 Reactive Programming (RP) 「データストリーム」をオブジェクトとして扱うプログラミングモデル Web開発 Web開発 Android開発 Reactive Programmingを用いたプログラムからの合成 今回は Rxを使ったコードを 速くする 13
- 14. ReactiveXによる処理記述の例 time map(){|event| 1 } 1 1 1 1 1 2 3 4 scan(){|sum, event| sum + event} Source map scan イベント発生の数をカウントする例： データフロー グラフ Events DataStream 逐次実行⇒データ駆動の 変換が不要 性能が低下しにくい 14
- 15. ハードウェア合成の例 events = Stream.from_pin(MIO::p0) count = events .map(){ |event| 1 } .scan(){ |acc, x| acc + x } 再掲：イベントのカウント 15
- 16. ハードウェア合成の例 events = Stream.from_pin(MIO::p0) count = events .map(){ |event| 1 } .scan(){ |acc, x| acc + x } module S_0(p0); … endmodule S_0.v ハ ー ド ウ ェ ア 記 述 16 Streamオブジェクトが ハードウェアを生成する
- 17. ハードウェア合成の例 events = Stream.from_pin(MIO::p0) count = events .map(){ |event| 1 } .scan(){ |acc, x| acc + x } module S_0(p0); … Map_0 map_0( .din(w_0_0), .v_din(v_w_0_0), .dout(w_0_1), .v_dout(v_w_0_1)); endmodule module Map_0(…); … dout <= 8’d1; v_din <= 1’b1; … endmodule Map_0.vS_0.v テンプレート から自動生成 17 ハ ー ド ウ ェ ア 記 述 Streamオブジェクトが ハードウェアを生成する
- 18. ハードウェア合成の例 events = Stream.from_pin(MIO::p0) count = events .map(){ |event| 1 } .scan(){ |acc, x| acc + x } module S_0(p0); … Map_0 map_0( .din(w_0_0), .v_din(v_w_0_0), .dout(w_0_1), .v_dout(v_w_0_1)); Scan_0 scan_0( … endmodule module Map_0(…); … dout <= 8’d1; v_din <= 1’b1; … endmodule module Scan_0(…); … endmodule Scan_0.v Map_0.vS_0.v ハ ー ド ウ ェ ア 記 述 18 Streamオブジェクトが ハードウェアを生成する
- 19. ハードウェア合成の例 events = Stream.from_pin(MIO::p0) count = events .map(){ |event| 1 } .scan(){ |acc, x| acc + x } module S_0(p0); … Map_0 map_0( .din(w_0_0), .v_din(v_w_0_0), .dout(w_0_1), .v_dout(v_w_0_1)); Scan_0 scan_0( … endmodule module Map_0(…); … dout <= 8’d1; v_din <= 1’b1; … endmodule Streamオブジェクトが ハードウェアを生成する module Scan_0(…); … endmodule Scan_0.v Map_0.vS_0.v 他にも・・・ ・Topモジュール ・計算カーネル etc… ハ ー ド ウ ェ ア 記 述 19
- 21. ハード/ソフトの自動分割 I2C Bus A groupBy average average 0x1234 0x5678 データフローグラフ def initialize() i2c_stream = Stream.new(I2C_BUS_A) sensors = i2c_stream.group_by(2) { |d| d. sensor_ id } for sensor in sensors do @averages[sensor] =sensor.average(5) end end def main() for average in @averages do p average[sensor].get_latest() end wait_ms(100) end ソフトウェア部ハードウェア部 sensors[A] Sensors[B] averages[B]averages[A] i2c_stream Rxで書きにくい部分は 多く場合ソフト実行が速い 21 Rx記述⇒ハード それ以外⇒ソフト ハード化 メモリに マップ
- 22. とりあえず試してみる • 128x128の画像に対するラプラシアンフィルタ適用 ∗ = … 128画素 （1行） … … … … … 入力 5行分ためる 畳み込み演算 x128 … 128画素 （1行） 22
- 23. ソフト実行 VS. ハード実行 • Icarus Verilogでカーネルをシミュレーション クロック 出力 バッファ 入力 バッファリング 畳み込み 遅延 出力x128 135クロック/画像 @ 100MHz ・Rubyでソフト実行(w/ Core-i3 @ 3.4GHz)：500ms（CPU時間） ・ハード合成&シミュレーション(Zynq-7000 @ 100MHz)：0.16ms(概算) 23 うまく高速化 できそう！
- 24. FPGAへのインプリメンテーション • Icarus Verilogで動作をシミュレーション クロック 出力 バッファ 入力 バッファリング 畳み込み 遅延 出力x128 135クロック/画像, 100MHz ⇒約740kfps(?) FPGAの消費が少ない さらに複雑な処理ができそう 24 FPGA消費率 FPGA上の回路
- 25. HW-SW協調設計環境 • C/C++コードの一部をハードウェア化 • オフロード対象を明示的に指定する Intel FPGA SDK for OpenCL ハード化のための 知識が必要・・・ ⇒HW技術者向け 25
- 26. 軽量言語によるメタプログラミング • 軽量言語をドメイン固有言語(DSL)として用いる • Scala, Haskellともに強い静的型付け ⇒生成されるHWを設計しておく必要がある class Max2 extends Module { val io = new Bundlw { val x = UInt(INPUT, 8) val y = UInt(INPUT, 8) val z = UInt(OUTPUT, 8)} io.z = Mux(io.x > io.y, io.x, io.y) } ハードウェア記述言語の メタプログラミング ⇒HW技術者向け CλaSH (Haskell) (Scala)(Scala) [2]より引用 26
- 28. なぜRubyなのか Rubyの方が見た目が好みだったから events = Stream.from_pin(MIO::p0) t = events.map(lambda event: 1) count = t.scan(lambda acc, x: acc + x) VS Python ・Method chainがしにくい ・ブロックが渡せない ⇒イマイチ・・・ events = Stream.from_pin(MIO::p0) count = events .map(){ |event| 1 } .scan(){ |acc, x| acc + x } Ruby ・Method chainできる ・ラムダ抽象をブロックで ⇒かっこいい！ 28
- 30. デバイスコントローラとしての活用 30 1024個のフルカラーLED(NeoPixel)を制御してみる マイコン Web Server FPGA LED制御 LED マトリクス マイコンだと アセンブリが必要 akiba LED ピカリ館さんにて 1000個！？ 一度にまとめて 動かせるんですか！？ 0.4/0.8us パルスx24x1024
- 31. さいごに 31
- 33. これからやりたいこと •リアルタイム保障をより正確にする • タイマ間の同期・レイテンシの保障 • データ受け取りタイミングの保障 •誰でも使えるようにする • 動くAPI/動かないAPIのドキュメント化 • OSを含めた開発環境の提供 33
- 34. 34
- 35. 35