姓名：张俸玺 学号：20012100022 学院：竹园三号书院
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【嵌牛导读】FPGA，可编程门阵列，作为一种较为新型的技术，为大多数人所陌生。如今，FPGA成为一个技术热门。FPGA的神经网络实现是当今世界的热门技术话题之一。那么，FPGA如何实现神经网络加速的Hello World呢，本文对此做出了解答。
【嵌牛鼻子】FPGA 神经网络 激活函数 代价函数
【嵌牛提问】FPGA如何实现神经网络加速的Hello World？
【嵌牛正文】
听完很多大咖的观点，对于工程师，未来十年应该有两个技术可以做，一个是AI，提升生产力，一个是区块链，厘清生产关系。个人觉得还是AI好玩些，希望可以挤进去折腾下。对于AI应用落地，其实判断标准就两个，是否可以提升生产力（当然有时不是直接的，产生的数据可能在其他地方提高效率），一个是能否降低交易成本，把实惠给老百姓。
好像有点扯远了，我们还是聊技术吧。FPGA工程师如果想进这个行业，首先要先明白神经网络部署的一些基本步骤。FPGA工程师我们总不能只做翻译的活吧。
定义网络的结构：最基本的就是层数、维度、激活函数，对一般工程师其实是使用，而不是发明。
一个模型一般由以下这些函数构成
initialize_parameter（根据网络结构初始化参数，这个学问很多，初始化不好，收敛不好。
sigmoid, relu（激活函数），如果都用线性的，那深度网络就没用了，自己代入公司就知道了，最后相当于单层网络。
forward_propagation 正向传播，最简单就是点积，然后激活函数
compute_cost 计算代价函数
backward_propagation，反向传播时这个梯度下降也是很多算法滴。其实反向跟正向计算差不多，只不过反向输出层先求导，然后一级一级往回求梯度。。。
update_parameters 更新参数，有个挺重要的超参数，学习率，尝试多个学习率时也是有技巧滴，不是平均，可能指数平均更容易赚大运。
这些模型需要的函数设计好了，接下来就开始训练，一般分训练集（训练用）、开发集（选择一组好的超参数用）、测试集（测试用）。
训练好的模型就拿去做推理，推理其实就是一个正向传播算法，他的参数是训练好的。
搭建模型时给tensorflow做个广告，真的比自己用numpy做简单啊，好处是设计好正向传播，反向传播不用写代码，只要告诉他怎么优化代价函数就好，其他交给框架了。当然如果你要做硬件加速器，那还是要理解计算过程的。
FPGA在这一过程中能干啥呢，当然是加速了，深度神经网络里面最多的计算就是乘加运算。当然如果你认为只是乘加，那就说明层次不够啊。。。
一般要解决几个主要问题：
RAM如何设计，FPGA适合干这个，很大一部分原因是内部RAM分布式的，天生用来保存权重的。
哪些层放在FPGA中加速，哪些放在CPU中。
软硬件调度如何设计
数据与参数如何“流进”这个网络才能最优。
内部RAM放不下时咋整？
这些都设计出来，针对某个特定网络的加速器就设计完了，剩下的就是动手开干，实现你的想法吧。当然这种做法与传统的算法加速，比如实现加密算法，流程上没太大区别。其实还有很多更先进的东西，那就好好去读下相关论文及资料，比如微软的brainwave。。。
最后提两个问题哈：
为什么大家都说FPGA适合做推理，做训练不如GPU？理解算法以及FPGA结构，应该可以找到1，2个原因。欢迎大家分享想法。
微软的Bing为什么选择FPGA部署推理算法？
