9-04　Affine１の論理シミュレーション 　このアーカイブはAffine１層目のModelSim（使い方はここ）プロジェクトです。 ●演算結果の出所は7つある 　図9-20はtb_conv_hw/conv_hw_1のZ7_WR_DATA_00〜06です。Z7_WR_DATA_00からは出力が0, 0, 127, 0, 127, 0, 75, 0と、順に8個出てきます。Z7_WR_DATA_01〜05までも同様に8個、最後のZ7_WR_DATA_06だけは出力が2個で、合計50個出てきます。 　　図9-20　ModelSimのWaveformでZ7_WR_DATA__00〜06の波形を見る ●affine_layer12.xlsmの演算結果と比較 　EXCELで計算した結果と比較しましょう。図9-21のDrop1行の最初の8個がZ7_WR_DATA_00、次の8個がZ7_WR_DATA_01と一致しています。Z7_WR_DATA_06まで計50個が合っているか確認しましょう。 　　図9-21　affine_layer12.xlsmのDrop1行 ●Affine１層目の結果は７個のRAMの中に書いてある 　tb_conv_hw/conv_hw_1/RAM_Z7_00の下にあるRAMDATAを開いてみると図9-22のように8個のデータが書かれています。最後のRAM_Z7_06だけは2個、合計50個になります。 　　図9-22　RAM_Z7_0XのRAMデータ ●並列化の効果を見る 　Affine1層目の演算は図9-23のように82us程度で終わります。重み行列は1024×50あるのですが、7並列で演算するのでサイクル数は1024×8＝8kサイクル＋αになります（クロック周期は10ns)。 　　図9-23　Affine1層目にかかるサイクル数は82us ●後はAffine2層目を残すのみ！ 　Affine1層目で計算された50個の値はAffine2層目の入力になります。Affine2層目の出力を判定回路（SoftMax関数に相当）で判定したものが「畳み込みニューラルネットワーク」の結果になります。 目次へ戻る