10‐05　5層目シミュレーションとEXCELの答え合わせ ●5層目は16並列で出力128個計算 　図10‐50はシミュレーションを2.42msほど走らせた辺り、tb_VideoProc/VideoProcCore/gts_hw/conv_layer5/MacShift_00〜15といった信号を見ています。 図10-50　16並列×8＝128個の行列乗算結果 ●積和演算が合っているかはEXCELと比較 　5層目からは「全結合型ニューラルネットワーク」なります。図10‐51はそのEXCELファイル(TS_layer5.xlsm)のCalculateシートです。x_in * W5の行が5層目の行列乗算結果で、結果的に128個のデータが得られます。 　その行を図10‐50のMacShift_00と比較すると、最初の8つまでがピタリ一致、その後の8つはMacShift_01と一致しています。その後の8つはMacShift_02... 最後の8つはMacShift_15と一致、全部で128個が一致しているのを確認します。 図10-51　Calculateシートと比較。x_in * W5の行、128個がシムと一致している ●一つの積和演算器の一つの演算結果に注目 　図10‐51の最初の-736に注目し、その値を求める過程を見てみます。図10‐52はconv_layer5/dotpro_00（積和演算器）の信号です。 　同図の左の枠内PixRomData（画像データ）が4、MatRomData（重み係数）が-1、mulout（乗算結果）が-4になっています。 　右の枠内はPixRomDataが1、MatRomDataが0、muloutが1になっています。 図10‐52　係数は2ビット。11なら-1倍、00なら1倍 ●係数の種類は４つに集約されている 　5層目の係数は2ビットにエンコードされており、まとめると次の表のようになります。「本来乗算されるべき値」の1/16が乗算されています。 係数（2進） 係数（10進） 乗算される値 本来乗算されるべき値 01 1 4 64 00 0 1 16 11 -1 -1 -16 10 -2 -4 -64 　　表10‐01　乗算結果は本来の1/16の値になることに注意 ●5層目の入力は2048個ある 　図10‐53では2048サイクル（20480ns)かけて積和が行われ、MATMULOUT（mac_00と同じ信号）の右端に-46が出ています。 図10‐53　dotpro_xxで2048回の積和 ●4ビット左シフトして16倍 　図10‐54のようにHDLではmac_00を16倍してMacShift_00とします。各積和演算器で値が1/16なっている（表10‐01）のを相殺します。 図10‐54　conv_layer5.vhdの一部 ●出力Ch0の結果をEXCELと比較 　図10‐55の枠内、-46を16倍して‐736となり、EXCEL(図10‐51）の最初の値と一致します。 図10‐55　シミュレーションで最初のデータを確認 次のページへ 目次へ戻る