●シミュレーションを走らせる 　下の枠内、コマンドラインでdo run.doとタイプしてリターン（図2-25）するとシミュレーションがスタートします。コマンドラインが見あたらないときは、メニューのViewからTranscriptを選択してみましょう。 　　図2-25　コマンドラインからdo run.doでシミュレーションが始まる ●シミュレーション結果を見る 　シミュレーションは数分でストップします。その後、do wave.doとタイプしましょう（図2-26）。 　Waveウインドウに図2-27のような波形が現れます。500usの期間シミュレーションされています（右クリックでZoom Full選択）。 　　図2-26　do wave.doで波形を見る 　　図2-27　500usまでシミュレーションされた 　マウスの中ボタンで波形を横に引き伸ばして最初の100usを見てみましょう(図2-28)。Z1_WR_DATAがニューラルネットワーク1層目の結果です。EXCEL表のz1の行と比較してピタリ一致していることを確認しましょう。 　　図2-28　1層目の結果Z1_WR_DATAがEXCELと一致！ 　2層目の結果は400usあたりからZ2_WR_DATAに出てきます。図2-29のように拡大してEXCEL表のz2の行と比較してピタリ一致していることを確認しましょう。 　　図2-29　2層目の結果Z2_WR_DATAがEXCELのz2と一致！ 　3層目の結果は450usあたりからAINに出てきます。図2-30のように拡大してEXCEL表のa3の行と比較してピタリ一致していることを確認しましょう。 　　図2-30　3層目の結果AINがEXCELのa3と一致！ ●推論の結果も途中経過もピタリ一致した！ 　AINの最大値をjudge.vhdで探して推論結果を得ます。図2-31のようにANSWERという信号に「７」が現れています。テスト画像の1枚目は「７」なので、正解だということが分かります。また推論にかかる時間は461usだということも分かります。（＊２） （＊２）最初の5usはリセット期間。その後から計測している。メニューのAdd→Cursorでカーソルをもう１本追加して時間差を測る 　波形を引き伸ばしてCLKの周期を測ると10nsになっています。すなわち推論にかかるサイクル数は461us / 10ns = 46.1kサイクルです。 　　図2-31　推論結果は７。かかる時間は461us 　　図2-32　1層目で圧倒的に時間がかかる 　図2-32のようにフルスケールにしてメニューのAdd→Cursorでカーソルを追加し、各層でかかる時間を計測します。1層目が400us (40kサイクル）、2層目が50.5us (5.05kサイクル）、3層が11us (1.1kサイクル）かかっています。 ●1層目にかかる時間が圧倒的に長い 　各層でかかるサイクル数(MNIST画像1枚あたり）とその割合を表2-01に示します。 　　表2-01　１層目の割合が大きい（1サイクル = 10ns) 1層目 2層目 3層目 全体 時間 400us 50.5us 11us 461us サイクル数 40k 5.05k 1.1k 46.1k 割合 87% 11% 2.4% 100% ●ひとまずVHDL化は成功。あとは並列化とパイプライン化でスピードアップ！ 　表2-01のように、推論にかかる時間はほとんど1層目に支配されていることが分かります（全体の87％）。なんとか1層目を高速化したいところですね。 　次章では1層目で行われる演算を「並列化」して約50倍高速化します。お楽しみに！ 最初のページへ 目次へ戻る