【導讀】本篇文章我們將介紹瑞薩為R-Car V4H提供的三種類型的DNN開發(fā)模擬器，以及它們的使用情況和特點。
背景
用于汽車SoC實時處理的深度學習的模型轉(zhuǎn)換
深度學習是使用底層軟件（深度學習框架）開發(fā)的，如TensorFlow和PyTorch。
僅僅通過移植在深度學習框架中學習到的模型，不可能在R-Car這樣的車載SoC上進行實時處理，因為深度學習的推斷過程需要大量的計算和內(nèi)存使用。因此，有必要對所學模型進行非等價的模型壓縮，如量化和剪枝，以及使用深度學習編譯器進行性能優(yōu)化。
首先，讓我們討論一下模型壓縮。在量化中，通常以浮點計算的推斷過程被轉(zhuǎn)換為近似的整數(shù)運算，如8位。通過將對識別結(jié)果貢獻較小的權(quán)重設(shè)置為零并跳過對這些權(quán)重的計算，修剪減少了計算和內(nèi)存的使用。這兩種轉(zhuǎn)換都是對原始推斷過程的非等效的算法轉(zhuǎn)換，因此很可能會降低識別的準確性。
在性能優(yōu)化方面，深度學習編譯器可以對訓練過的模型的推斷過程進行程序轉(zhuǎn)換，以便在深度學習加速器上進行更快的處理，或者應用內(nèi)存可以進行優(yōu)化，例如將分配給一個層的輸出數(shù)據(jù)的快速小型SRAM重新用于另一個層的輸出數(shù)據(jù)。
應用這種轉(zhuǎn)換可以在車載SoC上進行實時處理。
在R-Car中使用瑞薩工具和軟件的推斷流程
瑞薩的R-Car中的H/W加速器CNN-IP，出于計算效率的考慮，可以使用整數(shù)值進行推斷操作。由于這個原因，用戶必須使用瑞薩公司提供的R-Car CNN工具來進行量化，這是上述模型轉(zhuǎn)換中的一種。
首先，在實際執(zhí)行量化之前，必須進行校準，以計算量化參數(shù)（刻度和零點），用于將浮動數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)。為此，一個外部工具（如TFMOT、ONNX runtime），根據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型的格式，從大量的輸入圖像中找到每一層的最大/最小輸出值。從這些最大/最小值中，可以計算出比例/零點等量化參數(shù)；R-Car CNN工具使用這些量化參數(shù)來量化每一層的參數(shù)。
R-Car CNN工具然后從網(wǎng)絡(luò)模型和每層的量化參數(shù)中創(chuàng)建一個命令列表。命令列表是二進制數(shù)據(jù)，用于指示CNN-IP執(zhí)行哪些命令和設(shè)置哪些參數(shù)（每個量化層的參數(shù)）。通過向CNN-IP提供該命令列表并運行它，可以進行推斷。
命令列表是由網(wǎng)絡(luò)模型和量化參數(shù)唯一確定的，因此它只需要事先創(chuàng)建一次。上述命令列表可以對每個圖像執(zhí)行，以便在實際設(shè)備上進行推斷。
使用瑞薩工具和軟件對R-Car V4H進行推斷的框圖見圖1。
圖1 使用瑞薩工具和軟件進行推斷的方框圖
關(guān)于每個模擬器
每個模擬器的概述和特點
瑞薩電子準備了模擬器來解決以下兩個用戶挑戰(zhàn)：
A）在開發(fā)一個應用程序之前，用戶希望檢查由于量化而導致的精度變化
B）想在不使用實際設(shè)備的情況下使用命令列表檢查和調(diào)試用戶應用程序
瑞薩的模擬器有三種類型，每種類型解決不同的任務(wù)，具有不同的功能。各自的特點見表1。每一種都在準確性和處理速度上有所不同。對于每一種情況，都會參照框圖介紹其特點和使用情況的細節(jié)。
表1 各模擬器的概述和特點
（*1）命令列表是使用R-Car CNN工具創(chuàng)建的，基于網(wǎng)絡(luò)模型和量化參數(shù)，使用與上述實際機器上的推斷相同的程序。
（*2）Accurate Simulator在R-Car CNN工具中運行。用戶向R-Car CNN工具提供網(wǎng)絡(luò)模型和量化參數(shù)，該工具會自動計算每一層的量化參數(shù)，然后將其輸入到Accurate Simulator。
ISS
該模擬器旨在使用與實際設(shè)備盡可能相同的軟件配置和輸入數(shù)據(jù)（命令列表，主要是寄存器設(shè)置）來調(diào)試輸出結(jié)果。它不能重現(xiàn)計時，也不打算用于計時驗證。
結(jié)果與實際設(shè)備完全相同，速度比Accurate Simulator慢，因為它以指令為基礎(chǔ)重現(xiàn)輸出。
圖2 使用ISS的系統(tǒng)方框圖
精確的模擬器
該模擬器將網(wǎng)絡(luò)模型作為輸入，用于精度驗證，無需使用實際設(shè)備。對于每一層，都要實現(xiàn)一種算法，使其輸出與設(shè)備的計算算法完全匹配。由于執(zhí)行速度比ISS快10倍左右，所以在只驗證精度的情況下，它是很有用的。
圖3 使用Accurate Simulator的系統(tǒng)框圖
快速仿真器
該模擬器用于檢查大量圖像的定量誤差。
Fast Simulator擴展了深度學習框架（R-Car V4H中的Tensor Flow），在每層推斷操作后都有一個偽量化功能，并帶有浮點數(shù)字。偽量子化是一種重現(xiàn)浮點數(shù)的偽量子化誤差的方法，在浮點數(shù)仍然是浮點數(shù)的情況下，加入與量子化導致的精度下降相同的誤差。
可以只在Tensor Flow中添加一個偽量化功能，其運行速度與Tensor Flow相似，但速度更快。
另外，由于輸入/輸出接口與深度學習框架是通用的，所以用戶在切換到深度學習框架時很容易檢查出量化錯誤。
然而，由于每層的推斷操作和偽量化都會產(chǎn)生一個小的浮點算術(shù)誤差，所以結(jié)果與實際的機器結(jié)果并不完全匹配。
圖4 使用快速仿真器的系統(tǒng)框圖
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