Vitis AI DPU代码分析

最新推荐文章于 2025-10-30 23:36:33 发布
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分类专栏： FPGA  AI推理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/clj609/article/details/118876750
本文详细介绍了Vitis AI的设计流程，包括构建模型、硬件平台和可执行软件的步骤。重点讨论了Vitis AI Runtime，包括VART高级APIs和低级Advanced APIs的使用，以及DPU Kernel、Task、Node和Tensor的概念。通过VAI_C编译运行Resnet50模型，并展示了如何利用Advanced APIs进行DPU任务的创建、运行和销毁。此外，还涵盖了图片处理、结果解析和展示的步骤。

Vitis AI 设计流程

Vitis AI 和Vitis IDE需要下面三个基本步骤：

file

  • 构建模型

  • 构建硬件平台

  • 构建可执行软件

    Vitis AI Runtime：使用C++或Python写应用程序

    导入Vitis AI Library，运行编译好的模型文件。

Runtime Overview

​ Vitis AI开发套件提供high-leve C++/Python APIs(VART)进行从云到边器件开发。对于边缘DPU，除了VART，还可以使用advanced low-level C++/Python APIs。

  • VART APIs

VART(Vitis AI Runtime)，high-level

  • Advanced APIs

advanced low-level APIs源于DNNDK(Deep Neural Network Development Kit )

Programming Model

理解DPU programming model，需要先明白D

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Vitis AI VART自动驾驶应用
硬码农二毛哥的博客
08-12 1643
Vitis AI提供两种应用例程，VART和Vitis AI Library，下文详细描述了VART中自动驾驶应用的实现过程。 编译AI模型 对于DNNDK API和VART API编译AI库的方式相同， 编译yolov3模型 yolov3模型用于自动驾驶。 $~/Vitis-AI/AI-Model-Zoo/all_models_1.2/caffe $cp -r dk_yolov3_cityscapes_256_512_0.9_5.46G_1.2/ ../../../Tool-Example/ $cd ~
vitis-ai DPU总结--pg338
oldmoney
06-11 1288
DPU是一个ip； 可以有两种模式去开发 vivado 和vitis 如果用vivado可以把这个东西加到ip目录中的； DPU会调用lut/ram等资源 如果versal的话可能会调用AIE的资源； AIE是一种硬件资源 ；类似lut/ram等资源； 参考文档pg338 ug1414 和xilinx fae交流的总结 ...
Vitis-AI集成
吴建明wujianming_110117
12-23 1594
Vitis-AI集成 Vitis-AI是Xilinx的开发堆栈，用于在Xilinx平台（包括边端设备和Alveo卡）上进行硬件加速的AI推理。它由优化的IP，工具，库，模型和示例设计组成。设计时考虑到了高效率和易用性，充分发挥了Xilinx FPGA和ACAP上AI加速的全部潜力。 TVM内部当前的Vitis-AI Byoc流可加速边端和云端的神经网络模型推理。支持的边端和云端深度学习处理器单元（DPU）的算子分别是DPUCZDX8G和DPUCADX8G。DPUCZDX8G和DPUCADX8G是 分别 在X
Xilinx Vitis AI 工具链入门：ResNet 模型加速
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2501_93892472的博客
10-30 336
Xilinx Vitis AI 是专为 FPGA 和自适应计算加速平台设计的 AI 推理开发套件，核心功能包括：数学基础：量化过程可表示为： $$ Q(x) = \Delta \cdot \text{round}\left( \frac{x}{\Delta} \right) $$ 其中 $\Delta$ 为量化步长，$x$ 为原始浮点值。 使用预训练ResNet-50模型（TensorFlow/Keras）： 关键参数：使用Vitis AI编译器生成DPU指令： 输出文件：Python推理
Vitis-AI:Vitis AI是Xilinx的开发堆栈，用于在Xilinx硬件平台（包括边缘设备和Alveo卡）上进行AI推理
05-13
Xilinx:registered:Vitis:trade_mark:AI是在Xilinx硬件平台（包括边缘设备和Alveo卡）上进行AI推理的开发堆栈。 它由优化的IP，工具，库，模型和示例设计组成。 设计时考虑到了高效率和易用性，充分发挥了Xilinx FPGA和ACAP上AI加速的全部潜力。 Vitis AI由以下关键组件组成： AI模型动物园-一组全面的预优化模型，可以在Xilinx设备上部署。 AI Optimizer-可选的模型优化器，最多可以修剪90％的模型。 带有商业许可证的是单独提供的。 AI量化器-一种功能强大的量化器，支持模型量化，校准和微调。 AI编译器-将量化模型编译为高效的指令集和数据流。 AI Profiler-对AI推理实现的效率和利用率进行深入分析。 AI库-为从边缘到云的AI应用程序提供高级而优化的C ++ API。 DPU-可以定制高效且可扩展的IP内核，以满足许多不同应用程序的
干货！ AI 推断解决方案栈 Vitis AI 全流程独家解析
程序人生的博客
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基于Vitis-AI 3.0的DPU平台搭建的基本流程、环境搭建步骤以及工程建立方法，演示并搭建平台
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本说明文档将阐述基于Vitis-AI 3.0的DPU平台搭建的基本流程、环境搭建步骤以及工程建立方法，演示并搭建平台，为后续的开发提供参考。
基于Vitis AI1.2 dpu平台测试
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1、软件版本 ubuntu18.04.2 vivado2020.01 petalinux2020.01 vitis2020.01 芯片：zu3eg784 本篇博客较长，可以先看结果，同时dp上有图片输出。 参考网站设计： （1）https://github.com/Xilinx/Vitis-Tutorials/tree/2020.1/Vitis_Platform_Creation/Introduction/02-Edge-AI-ZCU104（下载备用） （2）https://www.xilinx.com/
葡萄_vitis_ai_dpu_yolo.zip
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AI（人工智能）技术的融入使得这一系统可能具备自我学习和优化的能力。通过大量的葡萄图像样本，系统能够不断学习并提高识别的准确性。AI不仅能够识别葡萄，还可能被训练来预测作物的生长情况和收获的最佳时机。 ...
3-基于FZ3B的Vitis AI DPU加速平台搭建
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07-27 950
本文介绍了Xilinx DPU的两种部署技术路线，分别针对硬件开发和软件开发工程师的需求。详细说明了Vitis AI环境搭建的系统要求，推荐使用Xilinx 2021.2工具链和Ubuntu 18.04/20.04系统。重点阐述了硬件开发者的部署流程，包括Vivado最小系统构建所需的接口配置和Petalinux工程构建。最后列举了安装过程中可能遇到的问题及解决方案，如依赖库缺失、综合失败和运行错误等。文章旨在为开发者提供清晰的DPU部署指南，提升开发效率。
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本文章记述了从YOLOv5源代码使用Xilinx Vitis AI进行量化并部署到DPU上的全流程。在开Pynq环境下运行测试通过。
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DPU 是什么？ Xilinx® 深度学习处理器单元（DPU）是专用于卷积神经的可配置计算引擎网络。引擎中使用的并行度是设计参数，可以根据需要选择目标设备和应用程序。它包含一组高度优化的指令，并支持大多数卷积神经网络，例如 VGG、ResNet、GoogLeNet、YOLO、SSD、MobileNet、FPN 等，可将 DPU IP 作为一个模块集成到所选 Zynq®-7000 SoC 和 Zynq UltraScale™+ MPSoC 器件的可编程逻辑（PL）中，这些器件与处理系统（PS）直接相连。
深入解析DPU：AI时代的芯片分工与超级网卡
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在当今AI时代，计算需求的爆炸性增长使得传统数据中心的架构面临着巨大的挑战。数据处理任务越来越复杂，尤其是在大型AI模型如GPT和BERT的应用中，如何提高数据中心的计算和传输效率成为关键问题。传统的CPU（中央处理器）与GPU（图形处理器）架构难以完全应对这一新挑战。在此背景下，DPU（数据处理单元，Data Processing Unit）作为第三颗主力芯片，迅速崛起，成为解决数据中心瓶颈问题的重要武器。本文将从DPU的定义、架构、应用场景以及发展前景等方面进行详细探讨，帮助读者理解为什么DPU成为AI
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Vitis™ AI 开发环境可在赛灵思硬件平台上加速 AI 推断，包括边缘器件和 Alveo™ 加速器卡。此环境由经过最优化的 IP 核、工具、库、模型和设计示例组成。其设计以高效和易用为核心，旨在通过赛灵思 FPGA 和自适应计算加速平台 (ACAP) 来充分发掘 AI 加速的全部潜能。Vitis AI 开发环境将底层 FPGA 和 ACAP 的繁复细节加以抽象化，从而帮助不具备 FPGA 知识的用户轻松开发深度学习推断应用。
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3 月 9 日，深思考人工智能 CEO 杨志明博士在 GTIC 会议首次发布医学影像 AI 处理器 M-DPU 和智慧商业 AI 处理器 B-DPU，其中 M-DPU 是世界首个医学影像专用 AI 处理器。 ​M-DPU 针对先进医学影像算法和深度学习算法进行计算加速，可对复杂大量堆叠的医学影像，例如病理细胞扫描影像，进行精准的快速分割和智能分类，并具有大算力、尺寸小的优势，整合该芯
Vitis AI 2.5 环境搭建(Ubuntu20.04) + 在 KV260 中配置 PYNQ
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Vitis AI 环境搭建 & KV260 PYNQ 安装 & 要点总结
【Vitis AI】Vitis AI RunnTime(VART) 目标板安装脚本分析
kanhao100的博客
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这个脚本是Vitis AI应用部署流程的重要组成部分，它在边缘设备上安装必要的运行时环境，使设备能够执行使用Vitis AI开发的应用。这些库使边缘设备能够运行使用Vitis AI开发和优化的深度学习应用程序，充分利用Xilinx硬件加速器（如DPU）的性能。通过这种方式，开发者可以充分利用PC的强大计算能力进行开发，同时确保应用能在边缘设备上高效运行，实现高性能的边缘AI计算。这种分离的方式允许开发者在性能更强的PC上进行开发，同时确保应用能在资源受限的边缘设备上高效运行。
FPGA上利用Vitis AI部署resnet50 TensorFlow神经网络模型
u013804334的博客
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参考Xilinx官方教程克隆 Vitis AI 存储库以获取示例、参考代码和脚本(连接github失败可能需要科学上网)。安装Docker安装完docker后，下载最新Vitis AI Docker，将官方的指令改为，从中三选一。遇到问题如下，使用切换到3.0版本运行以下命令安装交叉编译系统环境如果提示，需要使用chmod命令修改文件权限，使文件可执行下载并设置开发板镜像。
Vitis AI环境搭建
风间琉璃的博客
10-13 3300
大多数用户设置Docker的存储库并从中安装，以便安装和升级。在新主机上首次安装 Docker Engine 之前，需要设置 Docker 存储库。然后后，可以从存储库安装和更新 Docker。旧版本的 Docker 被称为docker,docker.io或docker-engine。如果安装了这些，需要卸载它们。但是，docker的大部分数据还是被保留了下来。的 Docker Engine、containerd 和 Docker Compose。②主机上的映像、容器、卷或自定义配置文件不会自动删除。
vitis-ai dpu硬件工程
05-10
vitis-ai dpu硬件工程是一种高度专业化、面向人工智能领域的硬件工程解决方案。该方案为使用者提供了一个可扩展、可定制和高效的硬件平台，旨在满足当今和未来AI应用的要求。 该技术的核心是一个深度神经网络处理器（DPU），该处理器的结构非常紧凑、高效，旨在降低AI算法的执行时间和功耗。以Vivado为基础，综合运用了各种数字信号处理技术和专用IC设计技术，vitis-ai dpu硬件工程使我们可以利用FPGA来实现各种类型的神经网络。 相比于传统的芯片设计，vitis-ai dpu硬件工程的设计流程更加高效且易于掌握。其开发流程可以视作一个工具链，包括硬件设计、SDSoC软件工具和PetaLinux操作系统的开发。 vitis-ai dpu硬件工程为使用者提供了一种更加高效、可靠、精密的AI应用解决方案，是未来AI应用设计不可或缺的一部分。通过使用这种技术工具，我们可以轻松开发和部署各种类型的AI应用，从而快速推动技术创新和商业发展。
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硬码农二毛哥

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