单核Rocket-Chip的Gemmini加速器配置是否适配Arty-Z720运行LeNet-5？

一、当前配置的资源适配性 #

你的ArtyGemminiConfig和artyConfig在资源层面适配Arty-Z720开发板：

• 单核Huge Rocket Core + 64位系统总线：Arty-Z720的FPGA资源（218K LUT、109K FF、4.9MB BRAM）完全支撑该配置，不会出现资源溢出。
• 8×8 systolic array + 1 tile：小规模计算阵列对FPGA逻辑资源占用极低，不会成为瓶颈。
• 32KB SP（存储池）+16KB ACC（累加器）：总容量48KB，远低于Arty-Z720的BRAM总容量，存储资源充足。
• 64位DMA总线、8个并发内存请求：符合Arty-Z720的外设总线带宽能力。

二、功能层面的关键问题 #

当前配置无法直接运行LeNet-5，核心缺失两个LeNet-5必需的模块：

• has_max_pool = false：LeNet-5包含2层Max Pooling操作，关闭该选项会导致硬件不支持池化计算，推理时直接报错。
• has_nonlinear_activations = false：LeNet-5依赖ReLU非线性激活函数实现特征提取，关闭后无法完成网络的核心计算逻辑。

三、修改建议 #

只需调整artyConfig中的两个参数，即可适配LeNet-5推理：

val artyConfig = defaultConfig.copy(
    meshRows = 8, meshColumns = 8,
    tileRows = 1, tileColumns = 1,

    sp_capacity = CapacityInKilobytes(32),
    acc_capacity = CapacityInKilobytes(16),

    dataflow = Dataflow.WS,

    dma_buswidth = 64,
    max_in_flight_mem_reqs = 8,

    has_training_convs = false, // 保持关闭，LeNet-5仅需推理，无需训练相关逻辑
    has_max_pool = true,        // 打开Max Pooling支持
    has_nonlinear_activations = true, // 打开非线性激活支持

    spatialArrayOutputType = SInt(32.W),
  )

val customConfig = artyConfig

额外优化点（非必需）：

• 若想进一步节省资源，可将spatialArrayOutputType改为SInt(8.W)或UInt(8.W)：LeNet-5推理用8位定点数即可满足精度要求，能大幅降低逻辑资源占用。

四、总结 #

调整上述两个参数后，你的配置完全可以在Arty-Z720上完成LeNet-5的FPGA演示，资源和功能层面均能匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NauQ