文章目录
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- 前言
- 优化方案
- 测试数据产生及Matlab结果
- 处理流程
- 工程说明
- 功耗与面积
- 标准softmax函数功耗与面积
- 总结
前言
FPGA异构计算是一个趋势，在AI推理、深度学习中广泛使用FPGA进行加速，减小系统延迟。而AI推理中有一个组件被广泛使用，各种网络模型中都有其身影，那就是激活函数。
激活函数中又分很多种，其中softmax是使用最多的一种，但由于其是非线性函数，而FPGA不擅长处理非线性函数，所以如何用更少的资源达到类似的效果，进行激活函数的优化就至关重要。
本文即有标准的基于FPGA的softmax函数实现过程，也有基于FPGA的softmax函数优化实现过程，且给出了两者的资源消耗情况对比。
优化方案
用2代替自然对数e
Softmax函数的定义（以第i个节点输出为例）：
