Vitis AI 运行时 (VART) 是下一代运行时,适合基于 DPUCZDX8G、DPUCADF8H、DPUCAHX8H、DPUCVDX8G 和 DPUCVDX8H 的器件。 DPUCZDX8G 用于边缘器件,如 ZCU102 和 ZCU104 评估板以及 KV260 入门套件。 DPUCADX8G 和 DPUCADF8H 用于云端器件,例如 Alveo U200 和 U250 卡。 DPUCAHX8H 用于云端器件,例如...
本篇中,我想跳过一些细枝末节, 先简单介绍AMDXilinx VitisAI在 Zynq 这个硬件加速平台下软硬件开发的基本思路和流程,把各个开发流程和工具分开,帮助刚刚接触Vitis/Vitis AI的同学快速找到学习和开发的方向。 为什么不用其他NPU平台? 在使用Xilinx DPU来对我们的AI应用进行加速之前,我们应该明确一个问题:为什么我们需要...
Vitis AI 运行时 (VART) 是下一代运行时,适合基于 DPUCZDX8G、DPUCADF8H、DPUCAHX8H、DPUCVDX8G 和 DPUCVDX8H 的器件。 DPUCZDX8G 用于边缘器件,如 ZCU102 和 ZCU104 评估板以及 KV260 入门套件。 DPUCADX8G 和 DPUCADF8H 用于云端器件,例如 Alveo U200 和 U250 卡。 DPUCAHX8H 用于云端器件,例如...
像所有的github项目一样,Vitis AI不需要安装,下载Vitis AI只需要找到项目地址,然后根据README下载和配置即可。 假设你是一个纯AI的开发者想要玩Vitis AI,其实你并不需要去管Vivado、petalinux、Vitis这种工具。因为AI几乎是一个纯软件的部分。如果你只是先要运行一个基本的demo,你需要做的只是找到Vitis AI项目地址,c...
1. 首先,硬件加速系统的第一步当然就是加速模块设计(verilog或者HLS),没有加速模块,那我们的硬件加速的系统就是空谈。在Vitis AI中,主要是指DPU和预处理等加速模块。这个部分的重点是数字前端设计和算法设计。 2. 完成硬件设计之后,我们会遇到第二个问题,部署硬件模块。与任何的SoC设计类似,如果我们想要在软件系统...
Vitis AI 运行时支持应用为云端和边缘器件使用统一的高层次运行时 API,实现无缝高效的云端到边缘部署。 AI 运行时 API 的功能如下所述: 向加速器异步提交作业 从加速器异步收集作业 C++ 和 Python 实现 支持多线程和多进程执行 Vitis AI 运行时 (VART) 是下一代运行时,适合基于 DPUCZDX8G、DPUCADF8H、DPUCA...
1. 首先,硬件加速系统的第一步当然就是加速模块设计(verilog或者HLS),没有加速模块,那我们的硬件加速的系统就是空谈。在Vitis AI中,主要是指DPU和预处理等加速模块。这个部分的重点是数字前端设计和算法设计。 2. 完成硬件设计之后,我们会遇到第二个问题,部署硬件模块。与任何的SoC设计类似,如果我们想要在软件系统...
我们了解到，Vitis AI 2.0 版本更新了以下三个主要特性：01.易用性取得突破性进展 ✦ 通过更好的CPU OP流程显著提升了模型覆盖率，同时支持了Tensorflow框架内推理机制。在 Vitis AI 2.0 中，自定义 OP 流程提供更简便的模型部署途径。对于 DPU 不支持的 OP，在Graph Runner 对它们进行部署之前，通过量化流...
3.3 启动vitis软件,创建platform project命名vitis_DPU,选择导入vivado生成的.xsa文件。 3.4 配置 3.5 编译平台 3.6 将Vitis-AI文件夹中的DPU-TRD复制到当前工程所在文件夹,ref_files也复制到工程文件夹。ref_files文件下载地址(https://github.com/Xilinx/Vitis-Tutorials/tree/2020.1) ...
在Vitis AI 2.0 版本中,免费模型的数量已增至 130 个,覆盖主流框架 Pytorch、Tensorflow、Tensorflow 2 和 Caffe 。除了这些经过训练的模型,新版本也提供了能够提高模型准确性与硬件性能的 OFA 搜索模型。 03.DPU 可扩展性和新硬件平台 ✦ 在VCK190 和 VCK5000 硬件平台上提供了灵活的DPU IP配置及新功能,包括...