Vitis 视频分析 SDK (VVAS) 快速入门视频 本视频展示了如何使用智能模型选型示例开始使用 VVAS。 DPU 通过命令行集成 Vitis Flow 重点介绍如何在命令行模式下将DPU 作为 HLS 内核与 Vitis 2020.2 和 Vitis AI 1.3 集成。 Vitis 深入教程简介 在Github 上探索 60 多个综合性 Vitis 教程,涵盖硬件加速器、运行时和...
它包含一组丰富的 AI 模型、优化的深度学习处理器单元 (DPU) 内核、工具、库以及边缘和数据中心 AI 的示例设计。它的设计考虑了高效率和易用性,充分发挥 AMD FPGA 和自适应 SoC 上 AI 加速的潜力。 Vitis Library AI:xilinx.com/products/des 4.4 Database Library Vitis™ 数据库库是一个性能优化的 C++...
点击放大 AI 配置器 性能分析器有助于程序员深入分析 AI 推断实现方案的效率和利用率。 AI 库 Vitis AI 库是一组高层次库和 API,旨在通过深度学习处理器单元(DPU)进行有效的 AI 推断。它基于带有统一 API 的 Vitis AI Runtime 构建,并为 Xilinx 平台上的 AI 模型部署提供了易于使用的接口。Xilinx...
软件编程方面,需要熟练使用Xilinx提供的Vitis AI开发环境,它为DPU的软件开发提供了全面的工具和库。此外,为了优化AI模型的性能,对神经网络优化技术也需有一定的掌握。 四、进行系统优化 系统优化是基于Xilinx DPU开发AI加速系统的最后一步,也是提升系统性能的重要环节。系统优化包括硬件层面的优化和软件层面的优化,目的是...
值得一提的是,Vitis AI支持框架编译,不需要代码描述模型,从模型文件本身通过工具处理,即可生成在DPU上的机器代码,所以编译时间非常短。据悉,一个编译的时间大约为1-2分钟。 “一站式”解锁全员创新 此前,Xilinx在硬件代码编程中拥有Vivado设计套件,而此次发布的Vitis 独立于 Vivado 设计套件,后者仍然继续为希望使用...
Vitis™AI开发环境适用于在Xilinx硬件平台(包括边缘器件和 Alveo 加速卡)上进行人工智能推断。它由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成。VitisAI以高效易用为设计理念,可在 XilinxFPGA和 ACAP 上充分发挥人工智能加速的潜力。 深度学习处理器单元 (DPU) 是Xilinx面向AI领域,专门用于卷积神经网络的可编程引擎。
为了满足AI应用多样性的趋势和适应AI创新的速度,Vitis AI可提供多种深度学习处理单元 ( DPU ) ,实现基于AI模型和任务的硬件自适应,而无需重新流片;Vitis AI支持Tensorflow和Caffe等业界流行框架的快速部署,从量化、编译到硬件集成,仅需数分钟时间。 与Vitis 统一软件平台相结合,利用其强大的异构系统集成和加速能力,...
图3:Vitis AI兼顾可编程和自适应 现在来说,自适应深度加速这方面,据Ramine Roane介绍,自去年收购深鉴科技,目前实现了三种不同AI算法的优化模型,另外深鉴科技还提供了AI优化器、AI量化器、AI 编译器、AI 分析器不同的工具。在架构方面,目前Xilinx焦点放在CNN DPU,因为在云和边缘器件上现在以CNN为主,明年则逐渐转向...
docker pull xilinx/vitis-ai-pytorch-cpu:latest 查询系统中存在的容器 docker images 启动容器。 根据DPU型号设置vck5000脚本,脚本在setup_board/vck5000目录下 source ./setup.sh DPUCVDX8H_4pe_miscdwc source ./setup.sh DPUCVDX8H_6pe_dwc
为了满足AI应用多样性的趋势和适应AI创新的速度,Vitis AI可提供多种深度学习处理单元 ( DPU ) ,实现基于AI模型和任务的硬件自适应,而无需重新流片;Vitis AI支持Tensorflow和Caffe等业界流行框架的快速部署,从量化、编译到硬件集成,仅需数分钟时间。 与Vitis 统一软件平台相结合,利用其强大的异构系统集成和加速能力,...