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摘要：基于ARM芯片和FPGA的特点，设计了一种ARM与FPGA人工神经网络处理器之间的通信方案。该方案采用ARM的ZDMA控制器对数据传输进行控制，完成ARM与神经网络处理器的控制寄存器组、分布式存储器、样本存储器等存储体的数据交换。

引言

人工神经网络在很多领域得到了很好的应用，尤其是具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等特点的网络应用更加广泛。嵌入式便携设备也越来越多地得到应用，多数是基于ARM内核及现场可编程门阵列FPGA的嵌入式应用。某人工神经网络的FPGA处理器能够对数据进行运算处理，为了实现集数据通信、操作控制和数据处理于一体的便携式神经网络处理器，需要设计一种基于嵌入式ARM内核及现场可编程门阵列FPGA的主从结构处理系统满足要求。

1 人工神经网络处理器

1.1 人工神经网络模型

人工神经网络是基于模仿大脑功能而建立的一种信息处理系统。它实际上是由大量的、很简单的处理单元(或称神经元)，通过广泛的互相连接而形成的复杂网络系统。最早的神经元模型是MP模型，由输入X、连接权值W和阈值θ、激活函数f和输出O组成，如图1所示。

神经元j的输出为：

式中：netj是神经元j的净输入，xi是神经元j的输入，Wij是神经元i到神经元j的权值，θj是神经元j的阈值，f()是神经元净输入和输出之间的变换函数，称为激活函数。

后来的各种网络模型基本都由这几个因素构成，例如图2的三层BP神经网络模型。

三层BP网络的标准学习算法如下，当网络输出与期望输出不等时，存在输出误差E，定义如下：

容易看出，各层权值调整公式均由3个因素决定，即学习率η、本层输出的误差信号δ以及本层出入信号Y(或X)。其中，输出层误差信号与网络的期望输出与实际输出之差有关，直接反映了输出误差，而各隐层的误差信号与前面各层的误差信号都有关，是从输出层开始逐层反传过来的。

神经网络的训练学习的过程就是通过不断地调整各个节点的权值，使输出误差达到最小，最终获得稳定可靠的权值，实现网络的预定功能。

1.2 人工神经网络的FPGA实现

算法公式实际隐含着各种运算过程，乘累加计算、激活函数及其导数的计算和逻辑运算是3种必不可少的运算，因此FPGA的实现主要是各种运算器的设计和连接。处理器要处理各种类型的数据，样本数据X(训练样本、实际样本)，网络参数(学习速率η、每层神经元个数n等)和权值W是必不可少的。网络参数和初始权值用来对网络初始化，训练样本用来训练网络学习，最后在网络应用阶段对实际样本进行处理。

图3展示的是FPGA神经网络处理器的主体部分：存储模块和运算模块。根据网络的结构特点，连接权值处于各个神经元节点的连接处，与各自的权值运算结构一一对应，为分布式，所以分布式存储器WM中存储权值数据;样本数据统一从网络的输入层进入网络，故DM中存储样本数据;MAE是处理器的运算部分。

2 通信硬件设计

2.1 系统整体架构

系统整体结构框图如图4所示，分为ARM端和FPGA端两个部分。ARM端有两个功能：一是从内存中读取已有数据，通过DMA方式下载到FPGA端，按照数据类型将数据下载到不同的存储设备和存储空间;二是对FPGA进行控制，主要是各种中断操作。FPGA端的功能是接收ARM传送的数据，存储数据，并在微程序控制器的控制下进行运算处理，最后把结果上传给ARM。

ARM端以S3C44B0X芯片为核心，外部扩展各类设备构成。S3C44B0X是三星公司的16/32位微处理器，片内集成了ARM7TDMI核，并在此基础上集成了丰富的外围功能模块，为嵌入式设备提供一个低成本高性能的方案。

S3C4480X拥有4通道的DMA控制器，两个ZDMA，连接于SSB(三星系统总线);另外两个BDMA，连接在SSB和SPB(三星外围总线)之间的接口层。其中ZDMA可从存储器到存储器、存储器到I/O设备和I/O设备到存储器传送数据。DMA操作由S/W或来自外部请求引脚(nXDREQ0/1)的请求来启动。

在DMA操作中，通过配置DMA特殊功能寄存器来实现对DMA的控制，如图5所示。

FPGA端的组成为FPGA芯片和扩展存储器。按处理数据类型的不同设计不同的存储结构，具体如下所列。神经网络的结构参数存放于控制寄存器组，初始权值、稳定权值存放于分布式存储器，其他参数(学习速率、学习速率调整因子等)存放于专用寄存器组A中，处理结果存放于专用寄存器组B中，样本数据存放于扩展存储器SD卡中。

以上所述的存储体，除扩展存储器外其他结构都在FPGA芯片内部设计完成。采用这种设计是基于FPGA片上存储资源的使用情况：①FPGA的配置文件占用;②分布式存储器占用;③各类寄存器组占用。当样本数据数量较大时会占用比较大的空间，FPGA芯片将不能满足，因此不能把样本数据存储在片上，而是存储于扩展存储器。

2.2 硬件连接

从上面的介绍容易发现，ARM芯片的通信对象是基于SRAM工艺的FPGA芯片上的存储体。因此，FPGA芯片作为存储设备时，ARM芯片可直接与其相连。ARM与FPGA硬件连接示意图如图6所示。

ARM与FPGA的片上存储体的地址总线连接设置为12位，足够存储和寻址需求。

数据总线的宽度为28位。神经网络处理器的数据精度为16位，FPGA样本数据寄存器还有12位外部扩展存储器的地址数据，因此整个数据总线的宽度为二者之和。除样本数据寄存器之外的片上存储体，数据线占用28位数据总线中的低16位。

控制总线包括ARM端的片选线nGCS6和读/写控制线。对ARM相应的寄存器进行配置可激活BANK6(FPGA片上存储体)和读/写数据。

根据数据存储位置的不同，硬件连接可分成两方面。如图7所示。

第一，存储位置为FPGA端的外部扩展存储器。①ARM与FPGA通过12位地址总线、28位数据总线及控制总线直接相连，数据写入样本数据寄存器。②样本数据寄存器的28位数据按照12位地址数据、16位样本数据，通过FPGA与外部扩展存储器之间的12位地址总线、16位数据总线，在存储控制模块的控制下，把样本数据写入扩展存储器。因此，把样本数据寄存器分为两部分，低16位为样本数据，高12位为该样本数据在外部扩展存储器的存储地址，如下所示。

第二，存储位置为FPGA的片上存储体。ARM与FPGA通过12位地址总线、28位数据总线中的低16位、控制总线直接相连，控制寄存器组、专用寄存器组、分布式存储器连接在这些总线上面。

片上集成存储系统采用统一编址的方式，其优势在于可以通过ARM芯片的DMA方式进行数据传输，既可以提高传输速率又能够释放CPU。外部扩展存储器因为只受FPGA控制而采用独立编址，但地址域的设计接续片上集成存储系统的地址，如此方便操作。

3 ZDMA控制设计

ARM端与FPGA端的数据通信如图8所示，分为3个阶段：

①网络初始化阶段的数据通信：配置网络初始化数据。a)需对网络训练执行阶段②，b)否则执行阶段③。

②网络训练阶段的通信：下载训练样本数据，训练完成上传稳定的权值。

③实际应用阶段的通信：下载实际样本数据，上传处理结果。

每一个阶段都是在ZDMA的方式下进行。每一个阶段完成后都会进入中断，提示本阶段完成并进行下一步操作。

3.1 下载数据时ZDMA的配置

按照是否为样本数据，通信可分为两个阶段：一是面向FPGA片上集成存储系统的非样本数据通信，二是面向FPGA片外扩展存储器的样本数据通信。

本设计使用ZDMA0、ZDMA1两个通道中的一个。与ZDMA有关的特殊功能寄存器有：

ZDMA控制寄存器(①ZDCONn)：主要用于对DMA通道进行控制，允许外部DMA请求(nXDREQ)。

ZDMA0/1初始源/目的地址和计数寄存器、ZDMA0/1当前源/目的地址和计数寄存器。

ZDMAn初始/当前源地址寄存器(②ZDISRC、③ZDCSRC)：初始源地址为数据在ARM芯片内存的存放地址;当前源地址为即将传输的数据的内存地址，值为初始源地址+计数值。

ZDMAn初始/当前目的地址寄存器(④ZDIDES、⑤ZDCDES)：分为两个阶段：第一阶段传输非样本数据时初始目的地址为BANK6的起始地址;当前目的地址是变化的，为初始目的地址+计数值。第二阶段传输样本数据时初始目的地址也是当前目的地址，为样本数据寄存器的地址。

ZDMAn初始/当前目的计数寄存器(⑥ZDICNT、⑦ZDCCNT)：初始值为0，当前值随着传输数据的个数逐一递增，直至达到所有数据的数量。样本数据和非样本数据的传输分两个阶段进行，各自独立。

从这个过程中可以看出，配置ZDMA时需考虑FPGA端存储结构体多样性的问题。

3.2 上传数据时ZDMA的配置

神经网络处理器的稳定权值和处理结果存储在FPGA上统一编址的专用寄存器组B中，不存在存储结构体多样性的问题，所以上传数据时ZDMA的配置相对简单：

初始源地址即专用寄存器组B的起始地址，每传送一次数据专用寄存器组的地址指针+1并作为当前源地址。

初始目的地址为要存放数据的内存块的起始地址，每传送一次数据内存块地址指针+1并作为当前目的地址。

计数寄存器的初始值为0，每传送一次数据其值+1，达到设定的目标值时数据上传即完成。

结语

本文首先介绍了人工神经网络的模型和算法以及FPGA的实现，并通过对网络结构的分析设计了FPGA端的数据存储系统。然后分析了ARM端和FPGA端各自的功能，在此基础上把两者结合在一起，设计了一种利用ARM的ZDMA方式相互通信的方案。