[发明专利]一种验证方法及验证装置

权利要求书

1.一种验证方法，其特征在于，包括：

从现场可编程阵列FPGA板卡获取卷积神经网络的当前运行的神经网络层的运行结果；

根据所述当前运行的神经网络层对应的计算机软件仿真的仿真结果，对所述运行结果进行验证，获得验证结果；

当所述验证结果不一致时，计算出所述运行结果与所述仿真结果存在差别的位置的宽度、高度及深度；

其中，在所述当前运行的神经网络层是除所述卷积神经网络的首层外的任一层时，在所述FPGA板卡获取所述当前运行的神经网络层的运行结果之前，获取所述当前运行的神经网络层的上一层的运行结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从FPGA板卡获取卷积神经网络的当前运行的神经网络层的运行结果之前，所述方法还包括：

将所述FPGA板卡的第一寄存器中对应所述当前运行的神经网络层的使能值设置为1，除所述当前运行的神经网络层外的其它神经网络层的使能值设置为零，以使所述FPGA板卡运行使能值为1的神经网络层；

其中，所述第一寄存器用于存储所述卷积神经网络的所有神经网络层中每层神经网络层的使能值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，从FPGA板卡获取卷积神经网络的当前运行的神经网络层的运行结果，包括：

检测获得所述FPGA板卡的第二寄存器存储的数据；其中，所述第二寄存器存储的数据用于表征所述当前运行的神经网络层的运行是否结束；

当所述第二寄存器存储的数据为1时，从所述FPGA板卡获取所述当前运行的神经网络层的运行结果。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，从FPGA板卡获取卷积神经网络的当前运行的神经网络层的运行结果，包括：

在接收到所述FPGA板卡发送的中断指示时，从所述FPGA板卡获取所述当前运行的神经网络层的运行结果；

其中，所述中断指示用于表征所述当前运行的神经网络层运行结束。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，从FPGA板卡获取卷积神经网络的当前运行的神经网络层的运行结果，包括：

从所述FPGA板卡的第三寄存器获取所述当前运行的神经网络层的层数；

根据与所述层数对应的神经网络层的内存存储器的首地址以及存储长度，从所述内存存储器获取所述当前运行的神经网络层的运行结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据与所述层数对应的神经网络层的内存存储器的首地址以及存储长度，从所述内存存储器获取所述当前运行的神经网络层的运行结果，包括：

从所述内存存储器读取所述当前运行的神经网络层的运行结果；

对所述运行结果进行数据翻转，获得翻转后的运行结果；其中，所述数据翻转用于将所述运行结果的存储模式由第一模式转换为第二模式，所述第一模式和所述第二模式为小端模式和大端模式中的一种；

将所述翻转后的运行结果存储到上位机的内存中。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述验证结果一致，使能当前运行的神经网络层的下一神经网络层；其中，在所述所有神经网络层均运行结束时，将所述第一寄存器置零；或

当所述验证结果不一致时，计算出所述运行结果与所述仿真结果存在差别的位置的宽度、高度及深度。

8.一种验证装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于从现场可编程阵列FPGA板卡获取卷积神经网络的当前运行的神经网络层的运行结果；

验证单元，用于根据所述当前运行的神经网络层对应的计算机软件仿真的仿真结果，对所述运行结果进行验证，获得验证结果；

其中，所述验证单元用于当所述验证结果不一致时，计算出所述运行结果与所述仿真结果存在差别的位置的宽度、高度及深度；

所述获取单元用于在所述当前运行的神经网络层是除所述卷积神经网络的首层外的任一层时，在所述FPGA板卡获取所述当前运行的神经网络层的运行结果之前，获取所述当前运行的神经网络层的上一层的运行结果。