Here's the modified code that uses an 8-bit fixed point type and adds a RELU nonlinearity:

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

// Define the data types
typedef ap_fixed<8,2> 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 = weighted_sum + bias[i];
        output_stream.write(output_value);
    }
}

// Define the RELU function
void relu(stream_type& input_stream, stream_type& output_stream) {
    const int N = 1024;
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        fixed_type input_value = input_stream.read();
        fixed_type output_value = input_value > 0 ? input_value : 0;
        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

    // Create intermediate streams
    stream_type linear_output_stream;
    stream_type relu_output_stream;

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

    // Call the RELU function
    relu(linear_output_stream, relu_output_stream);

    // Write the output to the output stream
    const int N = 1024;
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        fixed_type output_value = relu_output_stream.read();
        output_stream.write(output_value);
    }
}
```

In this modified code, we define the fixed point type to be `ap_fixed<8,2>`, which means that it has 8 bits in total, with 2 of those bits reserved for the fractional part. We then define the RELU function, which takes the output of the linear layer and applies the RELU nonlinearity (i.e., if the input value is less than 0, the output is set to 0, otherwise it is passed through unchanged). Finally, in the top-level function, we call the linear layer function, then the RELU function, and then write the final output to the output stream.
นี่คือโค้ดที่ถูกแก้ไขซึ่งใช้ประเภทจุดคงที่ 8 บิต และเพิ่มความไม่เป็นเชิงเส้น RELU: ```c #include "hls_math.h" #include "hls_stream.h" #include "ap_fixed.h" // Define the data types typedef ap_fixed<8,2> ชนิดคงที่; typedef hls::stream<fixed_type> stream_type; // กำหนดฟังก์ชันเลเยอร์เชิงเส้น void linear_layer(stream_type& input_stream,fixed_type Weight[],fixed_type bias[], stream_type& output_stream) { // ตั้งค่าจำนวนค่าอินพุตและเอาต์พุต const int N = 1024; // ทำการคำนวณเลเยอร์เชิงเส้นสำหรับ(int i = 0; i < N; i++) { fixed_type input_value = input_stream.read(); ประเภทคงที่ Weighted_sum = 0; สำหรับ (int j = 0; j < N; j ++) { Weighted_sum += input_value * น้ำหนัก [i * N + j]; } } ประเภทคงที่ output_value = Weighted_sum + อคติ [i]; output_stream.write(output_value); } } // กำหนดฟังก์ชัน RELU เป็นโมฆะ relu (stream_type& input_stream, stream_type & output_stream) { const int N = 1024; สำหรับ (int i = 0; i < N; i ++) { fixed_type input_value = input_stream.read (); ประเภทคงที่ output_value = input_value > 0 ? อินพุต_ค่า : 0; output_stream.write(output_value); } } // ฟังก์ชันระดับบนสุดสำหรับตัวเร่งความเร็ว 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 อินเทอร์เฟซ พอร์ต m_axi = น้ำหนักออฟเซ็ต = ชุดทาส = gmem #pragma อินเทอร์เฟซ HLS พอร์ต m_axi = อคติออฟเซ็ต = ชุดทาส = gmem // สร้างสตรีมระดับกลาง stream_type linear_output_stream; stream_type relu_output_stream; // เรียกใช้ฟังก์ชันเลเยอร์เชิงเส้น linear_layer(input_stream, weight, bias, linear_output_stream); // เรียกใช้ฟังก์ชัน RELU relu(linear_output_stream, relu_output_stream); // เขียนเอาต์พุตไปยังกระแสเอาต์พุต const int N = 1024; สำหรับ (int i = 0; i < N; i ++) { fixed_type output_value = relu_output_stream.read (); output_stream.write(output_value); } } ``` ในโค้ดที่แก้ไขนี้ เรากำหนดประเภทจุดคงที่ให้เป็น `ap_fixed<8,2>` ซึ่งหมายความว่ามีทั้งหมด 8 บิต โดย 2 บิตในจำนวนนั้นสงวนไว้สำหรับส่วนที่เป็นเศษส่วน จากนั้นเรากำหนดฟังก์ชัน RELU ซึ่งรับเอาต์พุตของเลเยอร์เชิงเส้นและใช้ความไม่เชิงเส้นของ RELU (เช่น หากค่าอินพุตน้อยกว่า 0 เอาต์พุตจะถูกตั้งค่าเป็น 0 มิฉะนั้นจะถูกส่งผ่านโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลง) สุดท้ายนี้ ในฟังก์ชันระดับบนสุด เราเรียกฟังก์ชันเลเยอร์เชิงเส้น จากนั้นเรียกว่าฟังก์ชัน RELU จากนั้นจึงเขียนเอาต์พุตสุดท้ายไปยังเอาต์พุตสตรีม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence