Posts Issued in May, 2025

Pongと強化学習 (97)

posted by sakurai on May 13, 2025 #972

Q-networkのpythonコードの各ステージをbsvに変換する予定です。一方、Q値からアクションを取り出す関数は何で、どのようにbsvに変換するのでしょうか?


Q-networkは主にAtariゲームのような画像ベースの入力を処理するために設計されており、各層(畳み込み層と全結合層)が特定の画像特徴を抽出し、最終的に行動空間のサイズに合わせた出力を生成します。

Q値からアクションを取り出すプロセス(Python)

Q-networkからアクションを選択するプロセスは、通常、Q値の配列の中で最大値を持つインデックスを選択することで行われます。これはPythonで以下のように表現されます(例としてPyTorchを使用):

    q_values = network(observation)
    action = q_values.argmax().item()

BSV(Bluespec SystemVerilog)への変換

BSVでこのプロセスを実装するには、いくつかのステップが必要です。まず、ニューラルネットワークの各層をBSVで実装する必要があります。次に、Q値の最大値を選択するロジックをBSVで記述します。

1. ネットワーク層の実装

BSVでは、畳み込み層や全結合層をカスタムモジュールとして実装することができます。例えば、畳み込み層をモジュールとして定義し、そのパラメータ(フィルタのサイズ、ストライド、パディング等)を指定します。全結合層も同様に、入力サイズと出力サイズをパラメータとしてモジュールを定義します。

    module mkConvolutionLayer#(parameter Int filterSize, Int numFilters, Int stride)(...);
        // 畳み込み層の実装
    endmodule
    
    module mkFullyConnectedLayer#(parameter Int inputSize, Int outputSize)(...);
        // 全結合層の実装
    endmodule

2. アクション選択ロジック

Q値から最大値を選択するモジュールは、入力としてQ値の配列を受け取り、最大値のインデックスを出力として返すように設計されます。これは、繰り返し比較と条件分岐を使用して実装できます。

    module mkSelectAction#(parameter Int numActions)(Vector#(numActions, Float) qValues) -> Action;
        Action action = 0;
        Float maxQValue = qValues[0];
        for (Integer i = 1; i < numActions; i++) {
            if (qValues[i] > maxQValue) {
                action = i;
                maxQValue = qValues[i];
            }
        }
        return action;
    endmodule

このように、BSVを使用してPythonで定義されたニューラルネットワークとその動作をFPGA向けに再設計し、具体的なハードウェアアクセラレーションを実現することが可能です。


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Pongと強化学習 (96)

posted by sakurai on May 12, 2025 #971

例えばシリアル通信から来る、ジョイスティックを右に倒した事象をスイッチに見せかけるような回路を作成してください。


FPGAでUARTを介して特定のコマンドを受け取り、それをジョイスティックの動作に見せかけるようなスイッチ動作をエミュレートする回路を設計するためには、いくつかのステップが必要です。ここでは、Bluespec SystemVerilog (BSV) を使用してそのようなモジュールを設計する方法について説明します。

ステップ 1: UARTインターフェースの設定

まず、FPGAに既に設計されているUARTインターフェースを使用して、シリアルデータを受け取る必要があります。このUARTモジュールは、受信したデータを内部バスや処理モジュールに渡す役割を担います。

ステップ 2: コマンド解析ロジックの作成

受け取ったデータ(コマンド)を解析し、それが「右」や他のジョイスティックの動きに対応するコマンドであるかを判断するロジックを作成します。

ステップ 3: スイッチエミュレーションモジュールの設計

コマンドに基づいて、ジョイスティックのスイッチが操作されたかのような信号を生成するモジュールを設計します。このモジュールは、外部デバイスや他のFPGA内モジュールがジョイスティック入力として解釈できるような信号を出力します。

サンプルコード (Bluespec SystemVerilog)

以下は、これらのステップを実装するための基本的なBSVモジュールの例です。この例では、単純なコマンド解析とスイッチエミュレーションを示しています。

    import GetPut::*;  // Get, Put インターフェースを利用
    
    // UARTからのデータを受け取るモジュール
    module mkUART_Receiver(Ifc_UART);
        // UARTのデータ受信関連のロジック
        // ...
    
        rule receive_data;
            // UARTからデータを受け取る
            let cmd = uart.receive();
    
            // コマンドが「右」の場合、関連するアクションを実行
            if (cmd == "右") {
                // スイッチエミュレーション信号を生成
                joystickRightAction();
            }
        endrule
    
        method void joystickRightAction();
            // ジョイスティックの「右」動作に対応する信号を出力
            // ...
        endmethod
    endmodule

ステップ 4: テストとシミュレーション

設計したモジュールの動作を検証するために、シミュレーションを行い、さまざまなコマンドが適切に解析され、期待通りのスイッチ動作がエミュレートされるかを確認します。

この基本的なフレームワークを参考にして、より複雑なジョイスティックのエミュレーションや他の機能を拡張することができます。必要に応じて、エラー処理やその他のロバストな機能を追加してください。


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