My apologies, I misinterpreted your previous message. Here is an example of HLS source code for a hardware accelerator that performs a streaming-based linear layer operation using the Vitis HLS libraries:

#include "hls_math.h"
#include "hls_stream.h"
#include "ap_fixed.h"

#define VECTOR_SIZE 16
#define WEIGHTS_SIZE 16
#define BIAS_SIZE 1

typedef ap_fixed<32, 10> data_t;

void linear_layer(hls::stream<data_t> &input, data_t weights[WEIGHTS_SIZE][VECTOR_SIZE], data_t bias[BIAS_SIZE], hls::stream<data_t> &output) {
    data_t input_vector[VECTOR_SIZE];
    data_t dot_product;
    data_t result;

    // Read input stream and convert to input vector
    for (int i = 0; i < VECTOR_SIZE; i++) {
        input_vector[i] = input.read();
    }

    // Compute dot product of input vector and weights
    for (int j = 0; j < WEIGHTS_SIZE; j++) {
        dot_product = 0;
        for (int i = 0; i < VECTOR_SIZE; i++) {
            dot_product += input_vector[i] * weights[j][i];
        }
        result += dot_product;
    }

    // Add bias to result
    result += bias[0];

    // Write result to output stream
    output.write(result);
}

In this example, the linear_layer function takes in a stream of input data and two arrays for the weights and bias, which are of fixed point type ap_fixed<32,10>. The function computes the dot product of the input vector and the weights and adds the bias to the result. The final result is written to an output stream.

The function uses the Vitis HLS libraries including hls_math.h, hls_stream.h, and ap_fixed.h. The hls::stream<data_t> type is used to define the input and output streams, and the data_t type is used for the input vector, weights, bias, and result.

Note that this is just an example and may need to be modified to fit your specific use case.
ฉันขอโทษ ฉันตีความข้อความก่อนหน้านี้ของคุณผิด นี่คือตัวอย่างซอร์สโค้ด HLS สำหรับตัวเร่งฮาร์ดแวร์ที่ดำเนินการเลเยอร์เชิงเส้นแบบสตรีมมิ่งโดยใช้ไลบรารี Vitis HLS: #include "hls_math.h" #include "hls_stream.h" #include "ap_fixed.h" #define VECTOR_SIZE 16 #define WEIGHTS_SIZE 16 #define BIAS_SIZE 1 typedef ap_fixed<32, 10> data_t; เป็นโมฆะ linear_layer(hls::stream<data_t> &input, data_t Weights[WEIGHTS_SIZE][VECTOR_SIZE], data_t bias[BIAS_SIZE], hls::stream<data_t> &output) { data_t input_vector[VECTOR_SIZE]; data_t dot_product; ผลลัพธ์ data_t; // อ่านอินพุตสตรีมและแปลงเป็นเวกเตอร์อินพุตสำหรับ (int i = 0; i < VECTOR_SIZE; i++) { input_vector[i] = input.read(); } // คำนวณผลคูณดอทของเวกเตอร์อินพุตและน้ำหนักสำหรับ (int j = 0; j < WEIGHTS_SIZE; j++) { dot_product = 0; สำหรับ (int i = 0; i < VECTOR_SIZE; i++) { dot_product += input_vector[i] * น้ำหนัก[j][i]; } ผลลัพธ์ += dot_product; } // เพิ่มอคติให้กับผลลัพธ์ += อคติ [0]; // เขียนผลลัพธ์ไปยังเอาต์พุตสตรีม output.write(result); } ในตัวอย่างนี้ ฟังก์ชัน linear_layer รับสตรีมข้อมูลอินพุตและอาร์เรย์สองตัวสำหรับน้ำหนักและอคติ ซึ่งเป็นประเภทจุดคงที่ ap_fixed<32,10> ฟังก์ชันนี้จะคำนวณผลคูณดอทของเวกเตอร์อินพุตและน้ำหนัก และเพิ่มอคติให้กับผลลัพธ์ ผลลัพธ์สุดท้ายจะถูกเขียนไปยังเอาท์พุตสตรีม ฟังก์ชันนี้ใช้ไลบรารี Vitis HLS รวมถึง hls_math.h, hls_stream.h และ ap_fixed.h ประเภท hls::stream<data_t> ใช้เพื่อกำหนดสตรีมอินพุตและเอาต์พุต และประเภท data_t ใช้สำหรับเวกเตอร์อินพุต น้ำหนัก อคติ และผลลัพธ์ โปรดทราบว่านี่เป็นเพียงตัวอย่างและอาจจำเป็นต้องแก้ไขให้เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence