开发板硬件使用FPGA的灵活性,提供了多种的AI开发固件,可以让开发者测试使用FPGA支持的多媒体能力,并且开发板提供了基于FPGA的开发SDK,使得在该开发平台上快速开发AI应用。 其硬件本身也提供了VPU,DPU等音视频的处理与数据处理的IP,可以让音视频的采集,视频编解码,图形图像处理直接通过这些IP进行预处理,并且在结合FPGA...
这些是使用我们的模型设置 DPU 和运行推理的关键线。 #Setup DPUoverlay = DpuOverlay("dpu.bit")#Pathtoyour compiledx modelpath ='/home/ubuntu/my_model.xmodel'# gives anassertionerrorifDPU subgraph number >1overlay.load_model(path)dpu = overlay.runner#Setup spaceinmemoryforinputandoutputofDPUinpu...
DPU overlay dpu_mnist_classifier.ipynb /pynq-dpu/dpu_mnist_classifier.ipynb ---> 1 raw_data = mnist.test_images() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden There are some issues downloading the MNIST dataset due to server problems. Please use the ipynb project that have uploaded. PYNQ-DPU PYNQ...
mkdir -p$PROJ_DIR/overlay_filescd binary_container_1cp dpu.xclbin $PROJ_DIR/overlay_filescp link/vivado/vpl/prj/prj.runs/impl_1/*.bit$PROJ_DIR/overlay_files/kv260-ml-accel.bit 从BSP 创建 PetaLinux 项目 在项目设置部分,我们从 Xilinx 下载站点下载了 BSP。我们将使用下载的 BSP 创建 PetaLinux...