概要
以前，「FPGA上で動くニューラルネットワーク・ジェネレータを作った」で公開したニューラルネットワーク・ジェネレータで出力したソースコードをFPGA実機Atlas-SoC(DE0-Nano-SoC)で動かしてみました．
リポジトリはここ
https://github.com/kotauchisunsun/DE0_NN
ライセンス
Affero GPL v3
機能
DE0-Nano-Socのスイッチを入力，LEDを出力としてニューラルネットワークの挙動をします．
スイッチをonにすると1が代入され，offにすると0が代入されるようになっています．
SW[0]を入力1
SW[1]を入力2
SW[2]を左上のニューラルネットワークの出力と右上のニューラルネットワークの重み係数
SW[3]を左下のニューラルネットワークの出力と右上のニューラルネットワークの重み係数
に割り当てています．また，
右上のニューラルネットワークが発火すると，LED[0]が点灯
右下のニューラルネットワークが発火すると，LED[1]が点灯
という風な機能になっています．
準備
ソースコードの生成
この作業は上記リポジトリからコピーする方は不要です．
「FPGA上で動くニューラルネットワーク・ジェネレータを作った」で用いたニューラルネットワーク・ジェネレータを使います．
をcloneしてきます．
$ cd NN_FPGA
$ python script/main.py 16 2 2 2
> NN_NL_016_0002_0002_NL_016_0002_0002
> saved to generate.v
> None
これでgenerate.vというファイルが生成され，メインのニューラルネットのモジュールのNN_NL_016_0002_0002_NL_016_0002_0002というモジュールが生成されました．
ひな形のダウンロード
Atlas-SoCとDE0-Nano-SoCはハード的には同じで，ファームウェアが違うだけのものです．
そのため，SDカードでファームウェアを書き換えることで，DE0-Nano-SoCとAtlas-Socを変更することができます．
今回は，以下のリンクのDE0-Nano-SoCのSystemCDというデータを用います．
デモプロジェクトのコピー
先ほどダウンロードしたファイルを解凍し，
DE0-Nano_SoC_v.1.0.9_SystemCD\Demonstrations\SoC_FPGA\my_first_hps-fpga_base
my_first_hps-fpga_baseをコピーして用います．
ソースコードの編集
先ほどのリポジトリ https://github.com/kotauchisunsun/DE0_NN or 生成したgenerate.v をプロジェクトに追加します．
追加の仕方は詳しくは解説しませんが，メニューバーの[Project] -> [Add Current File to Project]から追加できます．
そののち，プロジェクト内にあるghrd.vを編集します．
これは少し特殊で，ghrd.vの271行目，endmoduleの前にリポジトリのdiff_ghrd.vの内容をコピペしてください．
(回りくどい書き方をしているのはghrd.v自体のライセンスがよくわからないので，リポジトリにあげると問題が発生する可能性があるためです．)
実機動作
あとはコンパイルして，ProgrammerでDE0-Nano-SoCに焼いてください．
実際にDE0-Nano-SoCで動作している様子
テストケース
実際に動かしてみないとわからないと思うので，テストケースを用意しました．
これらを試してみると，実際にニューラルネットが稼働している様子が確認できます．
| SW[0] | SW[1] | SW[2] | SW[3] | LED[0] | LED[1] |
|---|---|---|---|---|---|
| off | off | off | off | off | off |
| on | off | off | off | off | on |
| off | on | off | off | off | on |
| on | on | off | off | off | on |
| on | off | off | on | on | on |
| off | off | off | on | off | off |
| off | off | on | on | off | off |
(備考) SW[2]=on SW[3]=onのとき，LED[0],LED[1]はSW[0]とSW[1]のOR出力になっていることが分かります．
まとめ
「FPGA上で動くニューラルネットワーク・ジェネレータを作った」で作ったニューラルネットワーク・ジェネレータ（もしくはそれから生成されたコード）を用いて，DE0-Nano-SoC(Atlas-SoC)で動くニューラルネットワークを作成し，実際動作することが確認できました．