[發明專利]基于硬件環境的卷積計算仿真測試方法、裝置及相關設備

有效

• 申請號: 201910760181.0
• 申請日: 2019-08-16
• 公開（公告）號: CN110516334B
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 曹其春;趙雅倩;董剛;范寶余;梁玲燕
• 申請（專利權）人: 浪潮電子信息產業股份有限公司
• 主分類號: G06F30/331
• 分類號: G06F30/331;G06F30/34
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉翠香

本發明公開了一種基于硬件環境的卷積計算仿真測試方法，該方法包括以下步驟：獲取待用于進行卷積計算的數據信息；模擬硬件環境的卷積計算實現邏輯，基于數據信息進行卷積計算的軟件仿真，獲得第一結果數據；將第一結果數據與第二結果數據進行比對，獲得第一比對結果，第二結果數據為在硬件環境下使用數據信息進行卷積計算獲得的數據；根據第一比對結果，驗證硬件實現邏輯是否正確。應用本發明實施例所提供的技術方案，可以有效進行卷積計算的仿真測試，及時發現硬件實現邏輯的錯誤之處，方便硬件調試，可以提高硬件開發效率。本發明還公開了一種基于硬件環境的卷積計算仿真測試裝置、設備及存儲介質，具有相應技術效果。

技術領域

本發明涉及測試技術領域，特別是涉及一種基于硬件環境的卷積計算仿真測試方法、裝置及相關設備。

背景技術

隨著計算機技術的快速發展，卷積神經網絡逐漸興起，從而促進了人工智能的進步，使得人工智能在農業、金融、安防、健康醫療、制造等各個領域應用越來越廣泛。

卷積神經網絡中最重要、計算量最大的地方就是各種各樣的卷積計算，為了加快卷積計算的速度，各大硬件產商研發了針對卷積計算的加速卡。卷積計算的硬件加速平臺(如FPGA(Field－Programmable Gate Array，現場可編程門陣列))，擁有大量、高效的并行邏輯，但對于卷積計算的數據量大、計算速度快的要求，在硬件上實現的邏輯異常復雜。在對硬件上的卷積計算進行測試時，往往因為硬件板卡上的數據無法有效的顯示，使得測試及修復代碼漏洞(bug)非常困難。基于上述問題，開發人員在設計軟件代碼時先經過開發環境(如xilinx FPGA開發環境vivado)進行仿真，通過仿真波形驗證邏輯的正確與否，但由于數據量大、計算邏輯復雜，開發人員在仿真時往往耗時巨大、容易出錯，使得設計開發進度緩慢。

綜上所述，如何有效進行卷積計算仿真測試，提高硬件開發效率，是目前本領域技術人員急需解決的技術問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于硬件環境的卷積計算仿真測試方法、裝置及相關設備，以有效進行卷積計算的仿真測試，提高硬件開發效率。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

一種基于硬件環境的卷積計算仿真測試方法，包括：

獲取待用于進行卷積計算的數據信息，所述數據信息至少包括輸入特征圖和權重；

模擬硬件環境的卷積計算實現邏輯，基于所述數據信息進行卷積計算的軟件仿真，獲得第一結果數據；

將所述第一結果數據與第二結果數據進行比對，獲得第一比對結果，所述第二結果數據為在所述硬件環境下使用所述數據信息進行卷積計算獲得的數據；

根據所述第一比對結果，驗證硬件實現邏輯是否正確。

在本發明的一種具體實施方式中，還包括：

根據所述第一比對結果，定位并輸出硬件實現邏輯的錯誤位置。

在本發明的一種具體實施方式中，所述數據信息為32位浮點數類型，在所述獲取待用于進行卷積計算的數據信息之后、所述模擬硬件環境的卷積計算實現邏輯，基于所述數據信息進行卷積計算的軟件仿真，獲得第一結果數據之前，還包括：

將所述數據信息由32位浮點數類型量化為8位整數類型。

在本發明的一種具體實施方式中，在所述模擬硬件環境的卷積計算實現邏輯，基于所述數據信息進行卷積計算的軟件仿真，獲得第一結果數據之后，還包括：

將所述第一結果數據反量化到32位浮點數類型，獲得第一對應結果；

將所述第一對應結果與第二對應結果進行比對，獲得第二比對結果，所述第二對應結果為：使用理論卷積計算邏輯，基于32位浮點數類型的所述數據信息進行卷積計算，獲得的結果；