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我正在构建一个在 FPGA 上运行的神经网络，最后一块拼图是在硬件中运行一个 sigmoid 函数。这可以是：

1/(1 + e^-x)

或者

(atan(x) + 1) / 2

不幸的是，这里的 x 是一个浮点值（realSystemVerilog 中的一个值）。

是否有关于如何在 SystemVerilog 中实现这些功能的任何提示？

这真的让我感到困惑，因为这两个函数都很复杂，而且由于浮点值增加了复杂性，我什至不知道从哪里开始实现它们。

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正如您似乎意识到的那样，类型 real 是不可合成的。您需要分别对整数尾数类型和整数指数类型进行操作，并在完成后将它们组合起来，并跟踪符号。一旦你处理了 (e^-x)，剩下的就应该是直截了当的。

试试这个页面以获得快速解释：https ://www.geeksforgeeks.org/floating-point-representation-digital-logic/

并搜索“浮点数字设计”以获取更多解释/示例。

于 2018-04-16T15:36:37.907 回答
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一种更简单的方法是为此函数创建一个内存/数组。但是，该选项可能非常低效。

x应该是内存的输入地址，该位置的值可以是函数的输出。

假设您的函数值如下。（这只是一个例子）

x = 0 => f(0) = 1
x = 1 => f(0) = 2
x = 2 => f(0) = 3
x = 3 => f(0) = 4

因此，您可以为此创建一个数组，用于存储输出值。

int a[4] = `{1, 2, 3, 4};
于 2016-11-22T08:57:07.720 回答
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以硬件 (FPGA) 为目标的 FPGA 设计流程通常不支持 FPGA 架构中的浮点数。精度有限的定点更常用。

有限精度的定点方法：
使用 Matlab 为您的数学函数创建一个样本数组，使得最大值为 +/- .99999。对于 8 位精度（实际上是带符号位的 7），将这些数字乘以 128，在小数点处四舍五入并去掉小数部分。将这些数字以 2s 补码十六进制格式写入文本文件。在 SystemVerilog 中，您可以使用该文本文件实现 ROM。使用 $readmemh() 将这些数字读入内存样式变量（具有打包和解包维度的变量）。链接到教程：
https ://projectf.io/posts/initialize-memory-in-verilog/ 。
现在您有一个 ROM，其中包含有限精度的函数样本

第 21.4 节从 SystemVerilog 规范中的文件加载内存数组数据提供了 $readmh() 的定义。这是该文档：
https ://ieeexplore.ieee.org/document/8299595

如果您需要浮点，一种可能性是使用带有在 FPGA 结构中实现的浮点单元的处理器软核，并在该核上运行软件。通过物理总线（如 axi4 steaming）与 FPGA 架构的其余部分的核心接口。请参阅：
https ://www.xilinx.com/products/design-tools/microblaze.html以开始使用。
这是一个与普通 FPGA 设计非常不同的工作流程，并且使用不同的工具。带有数学库（tan、exp、div 等）的 C 或 C++ 编译器将与处理器内核一起使用。

定点的另一种可能性是具有硬核处理器的 FPGA。Xilinx Zynq 就是其中之一。这是一种复杂而强大的方法。一本免费的免费书籍提供有关如何使用 Zynq 的知识
http://www.zynqbook.com/。
这个工作流程比软核方法更复杂，因为 Zynq 是一个更复杂的平台（硬处理器和 FPGA 集成在一个芯片上）。

于 2021-05-28T12:47:56.543 回答
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我刚刚通过 Vivado HLS 完成了这个，它允许您用 C 编写电路。这是我的 C 代码。

#include math.h

void exp(float a[10],b[10])

{
    int i;
    for(i=0;i<10;i++)
    {
        b[i] = exp(a[i]);
    }
}

但是有一个问题是不可能创建一个未调整大小的矩阵。也许还有另一种我不知道的方法。

于 2017-09-21T03:24:20.253 回答
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你真的需要一个浮点数吗？定点是否足够？

考虑到 (atan(x) + 1) / 2，x 的唯一有用值很可能是指数相当小的值。（如果指数很大，你的答案是 pi/2）。

定点数的 atan 可以很容易地在 HW 中计算；有cordic方法（见https://zipcpu.com/dsp/2017/08/30/cordic.html）和直接方法；参见例如https://dspguru.com/dsp/tricks/fixed-point-atan2-with-self-normalization/

于 2020-09-29T00:56:31.053 回答