1、我们使用的是pytorch框架的yolo模型,在使用vitis-ai量化前根据指导手册,要安装vai_q_pytorch,但是需要注意,我们在安装过程中一直在报错,如下图。 上图中几个package一直无法下载,一开始根据下方报错,以为是代理问题,我们尝试寻找代理服务器去下载,发现还是这几个包无法正常下载。 仔细观察了无法下载的几个package,...
在目标硬件(如Xilinx的FPGA或DPU)上部署模型之前,需要配置Vitis AI的运行时环境。这通常包括安装必要的库和驱动程序,并配置环境变量。具体步骤请参考Vitis AI的硬件部署指南。 5. 使用Vitis AI的API将编译后的模型部署到目标硬件上,并进行测试验证 一旦模型被编译并配置好运行时环境,就可以使用Vitis AI提供的API将模...
Vitis AI可以插入常见的软件开发者工具,并利用丰富的优化开源库帮助开发者能够将机器学习加速作为其软件代码的一部分。 ROCm开放软件平台正在不断地发展以满足AI/ML和HPC社区的需求。随着最新发布的ROCm 5.0,开发者可以访问AMD Infinity Hub中的交钥匙AI框架容器、先进的工具、简化的安装,并有望体验到更短的内核启动时...
凭借包括AMD Instinct和Alveo加速器卡、自适应SoC和CPU在内的众多硬件,AMD可以支持各种各样普遍的AI和ML模型,无论是小型边缘点还是大规模训练和推理工作负载。 AMD还与AI开放社区广泛合作以促进和扩展机器学习和深度学习的能力和优化。Vitis AI为AMD自适应SoC和Alveo数据中心加速器卡提供了一个全面的AI推理开发平台。V...
Vitis AI 支持的算子 (tensorflow,caffe,pytorch) 想要使用DPU加速的话,除了要注意版本问题之外,还需要注意算子是否能够被DPU支持,以下部分来自Vitis AI手册: https://www.xilinx.com/support/documentation/sw_manuals/vitis_ai/1_3/ug1414-vitis-ai.pdf
AMD还与AI开放社区广泛合作以促进和扩展机器学习和深度学习的能力和优化。Vitis AI为AMD自适应SoC和Alveo数据中心加速器卡提供了一个全面的AI推理开发平台。Vitis AI可以插入常见的软件开发者工具,并利用丰富的优化开源库帮助开发者能够将机器学习加速作为其软件代码的一部分。
ONNX模型转换为FPGA代码:使用专门的FPGA编译工具(如Xilinx的Vitis AI或Intel的OpenVINO)将ONNX模型转换为FPGA可执行的硬件描述语言(HDL)代码。这些工具通常提供了图形界面或命令行工具来简化转换过程。 #以Vitis AI为例 vitis_ai_quantizer --model model.onnx --arch xilinx_u200_xdma_201830_2 --output_dir out...
Vitis-AI量化编译Yolov5并部署至ZCU104（Pytorch框架）在使用Vitis-AI过程中，我们遇到了一些坑。首先，我们使用的是pytorch框架的yolo模型。在进行Vitis-AI量化前，根据指导手册，需要安装vai_q_pytorch。然而，安装过程中遇到了报错。仔细观察发现，无法下载的几个package版本号均为2.5.0，而官方提供的...
Hello, I'm trying to use Vitis-AI software to use a pytorch model on a DPU. I successfully generated the quantized model and deployed it to a xxx_int.xmodel file, and then tried to compile it with the vai_c_xir command as specified in th...
• 通过 Xilinx 的 Vitis AI支持部分 PyTorch 模型部署到 FPGA。 • 适用于嵌入式 AI 和工业级应用。 7. NPU(华为 Ascend) • 通过 Ascend-PyTorch适配华为 Ascend 310/910。 • 适用于 MindSpore生态下的 AI 计算任务。 总结 • 普通 PC/服务器:CPU 或 NVIDIA GPU(CUDA)。 • AMD GPU 用户:...