CFU-Playground 开源项目教程

CFU-Playground 开源项目教程

CFU-Playground Want a faster ML processor? Do it yourself! -- A framework for playing with custom opcodes to accelerate TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM). . . . . . Online tutorial: https://google.github.io/CFU-Playground/ For reference docs, see the link below. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cf/CFU-Playground

1. 项目介绍

CFU-Playground 是由 Google 开发的一个开源框架，旨在帮助工程师、实习生或学生设计和评估 FPGA 软处理器上的增强功能，以提高机器学习（ML）任务的性能。该项目的目标是通过抽象大部分基础设施细节，使用户能够快速上手并专注于添加新的处理器指令、利用这些指令进行计算以及测量结果。

CFU-Playground 支持快速迭代处理器改进，每天可以进行多次迭代。它适用于 TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM) 的加速，并提供了一个在线教程和参考文档。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了以下软件和工具：

• Linux 操作系统（推荐 Debian / Ubuntu）
• FPGA 工具链（根据你选择的开发板安装相应的工具链，如 Vivado 或 SymbiFlow）
• Python 环境

2.2 克隆项目

git clone https://github.com/google/CFU-Playground.git
cd CFU-Playground

2.3 设置环境

运行以下命令来设置项目环境：

scripts/setup

2.4 构建并加载 SoC

默认情况下，项目使用 Arty 开发板。你可以通过以下命令构建 SoC 并将其加载到 Arty 上：

cd proj/proj_template
make prog

2.5 运行 RISC-V 程序

构建并加载 SoC 后，你可以运行一个 RISC-V 程序：

make load

3. 应用案例和最佳实践

3.1 加速 TensorFlow Lite 模型

CFU-Playground 的一个主要应用是加速 TensorFlow Lite 模型。你可以选择一个量化的人体检测模型，或者使用自己的模型。通过设计新的指令和硬件单元，你可以显著提高模型的执行速度。

3.2 自定义指令设计

以下是一个简单的自定义指令设计示例：

# 设计一个新的指令
def custom_instruction():
    # 你的指令逻辑代码
    pass

# 修改 TFLite/Micro 库以使用新指令
def modify_tflm_kernel():
    # 你的修改代码
    pass

3.3 性能测量

通过重新构建 FPGA SoC 并重新运行模型，你可以测量新指令带来的性能提升。

4. 典型生态项目

4.1 LiteX

LiteX 是一个开源框架，用于组装 SoC（CPU + 外设）。CFU-Playground 使用 LiteX 来构建 FPGA 上的 SoC。

4.2 VexRiscv

VexRiscv 是一个开源的 RISC-V 软 CPU，针对 FPGA 进行了优化。CFU-Playground 使用 VexRiscv 作为其处理器核心。

4.3 Amaranth

Amaranth 是一个用于构建数字硬件的 Python 工具箱。CFU-Playground 使用 Amaranth 来设计和实现硬件单元。

通过这些生态项目的结合，CFU-Playground 提供了一个强大的平台，用于探索和优化机器学习任务的处理器性能。

CFU-Playground Want a faster ML processor? Do it yourself! -- A framework for playing with custom opcodes to accelerate TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM). . . . . . Online tutorial: https://google.github.io/CFU-Playground/ For reference docs, see the link below. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cf/CFU-Playground