human
ストリーミングベースの線形層アクレーター用のFPGAハードウェアアクセラレータを作成するHLSソースコードを作成してください。`hls_math.h`、` hls_stream.h`、 `ap_fixed.h`などのVitis HLS Libaraiesを使用してください。カーネルへの入力は、入力ベクトルの1つのストリームと、重みとバイアス用の2つの固定配列です。すべてが固定点タイプの `ap_fixed <32,10>`を使用します。
gpt
確かに、以下はVitis HLSライブラリを使用したストリーミングベースのリニアレイヤー・アクセラレータ用FPGAハードウェア・アクセラレータのサンプルコードです。
```
#include "hls_math.h"
#include "hls_stream.h"
#include "ap_fixed.h"

// Define the data types
typedef ap_fixed<32,10> fixed_type;
typedef hls::stream<fixed_type> stream_type;

// Define the linear layer function
void linear_layer(stream_type& input_stream, fixed_type weight[], fixed_type bias[], stream_type& output_stream) {
    // Set the number of input and output values
    const int N = 1024;

    // Perform the linear layer computation
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        fixed_type input_value = input_stream.read();
        fixed_type weighted_sum = 0;
        for(int j = 0; j < N; j++) {
            weighted_sum += input_value * weight[i * N + j];
        }
        fixed_type output_value = hls::tanh(weighted_sum + bias[i]);
        output_stream.write(output_value);
    }
}

// Top-level function for the accelerator
void linear_accelerator(stream_type& input_stream, fixed_type weight[], fixed_type bias[], stream_type& output_stream) {
    #pragma HLS INTERFACE axis port=input_stream
    #pragma HLS INTERFACE axis port=output_stream
    #pragma HLS INTERFACE m_axi port=weight offset=slave bundle=gmem
    #pragma HLS INTERFACE m_axi port=bias offset=slave bundle=gmem

    // Call the linear layer function
    linear_layer(input_stream, weight, bias, output_stream);```
human
コードを書き換えて、8ビット固定点タイプを使用し、線形層の後にReluの非線形性をコードします。
gpt
```
#include "hls_math.h"
#include "hls_stream.h"
#include "ap_fixed.h"

// Define the data types
typedef ap_fixed<8,3> fixed_type; //8 bit fixed-point type
typedef hls::stream<fixed_type> stream_type;

// Define the linear layer function
void linear_layer(stream_type& input_stream, fixed_type weight[], fixed_type bias[], stream_type& output_stream) {
    // Set the number of input and output values
    const int N = 1024;

    // Perform the linear layer computation
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        fixed_type input_value = input_stream.read();
        fixed_type weighted_sum = 0;
        for(int j = 0; j < N; j++) {
            weighted_sum += input_value * weight[i * N + j];
        }
        fixed_type output_value = hls::max(weighted_sum + bias[i]);
        output_stream.write(output_value);
    }
}

// Top-level function for the accelerator
void linear_accelerator(stream_type& input_stream, fixed_type weight[], fixed_type bias[], stream_type& output_stream) {
    #pragma HLS INTERFACE axis port=input_stream
    #pragma HLS INTERFACE axis port=output_stream
    #pragma HLS INTERFACE m_axi port=weight offset=slave bundle=gmem
    #pragma HLS INTERFACE m_axi port=bias offset=slave bundle=gmem

    // Call the linear layer function
    linear_layer(input_stream, weight, bias, output_stream);
```