AI 引擎系列 4 - 首次运行 AI 引擎编译器和 x86simulator（2022.1 更新）

简介

在 AI 引擎系列的前 3 篇博文中，我们探讨了 AI 引擎应用所需的不同文件。在本篇中，我们将为 X86 目标运行 AI 引擎编译器，观察它生成的不同输出。

要求

下文要求您通读前几篇。

AI 引擎系列 1 - 从 AI 引擎工具开始（2022.1 更新)

AI 引擎系列 2 - AI 引擎 graph 简介 （2022.1 更新）

AI 引擎系列 3 - AI 引擎内核简介

首次运行 AI 引擎编译器

在前几篇博文中所创建的工程中，打开“simple_application.prj”工程以查看“Application Project Settings”（应用工程设置）。 在右上角可以看到有 3 个可用的构建配置：

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• Emulation-SW（软件仿真）：为 X86 处理器执行编译。此项配置仅用于功能仿真（非周期近似）。
• Emulation-AIE（AI 引擎仿真）：为 AI 引擎执行编译。使用 SystemC 模型为 AI 引擎执行代码仿真。此项配置可提供功能仿真，并且周期近似。
• Hardware（硬件）：为硬件目标执行编译。

请选中“Emulation-SW”。这样“Target”（目标）会改为“x86 Simulation”（x86 仿真）

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选中“AI Engine Application”（AI 引擎应用）(simple_application)，然后单击工具栏中的锤子按钮以构建该工程。

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这样即可在控制台窗口中看到 aiecompiler 命令的运行过程。

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启动的完整命令如下所示：

aiecompiler -v --stacksize=1024 --heapsize=1024 -Xchess=main:darts.xargs=-nb -include="<Xilinx Installation Path>/Vitis/2022.1/aietools/include" -include="<Xilinx Installation Path>/Vitis_HLS/2022.1/include" -include="../" -include="../src" -include="../data" -include="../src/kernels" -target=x86sim   -platform=xilinx_vck190_base_202210_1.xpfm -workdir=./Work ../src/project.cpp

可用不同选项包括： -v：为 aiecompiler 启用详细模式 -include：用于包含必要的头文件、源文件和数据文件。 -stacksize：该选项用于定义所有核的 stacksize 大小 -heapsize：该选项用于定义所有核的 heapsize 大小 -target=x86sim：该选项用于将 x86 仿真设为目标。 -platform：该选项用于定义平台（此处采用 VCK190 基础平台）路径 -workdir：该选项用于指定 aiecompiler 的输出文件夹 最后一个参数 (../src/project.cpp) 是顶层文件，其中包含顶层计算图 (graph) 的例化。 完成构建后，即可在“Explorer”（资源管理器）窗口中看到，编译器已生成名为“Emulation-SW”的文件夹，并且编译输出包含在“Work”目录中

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此时即可运行 X86 仿真。选中“AI Engine Application”(simple_application)，然后单击“Run As”图标旁的箭头，单击“Run As > Launch SW Emulator”（运行方式 > 启动软件仿真器）

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完成仿真后，Vitis 中的控制台应报告“Simulation completed successfully returning zero”（仿真已成功完成，返回 0）。

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在“Emulation-SW”文件夹下可以看到，仿真器已生成 data 目录，其中，根据 project.h 顶层计算图文件指定的要求，output.txt 内包含来自仿真器的输出

out = output_plio::create(plio_32_bits, "data/output.txt");

模板示例随附了黄金参考文件 (data/golden.txt) 供我们与输出文件进行比对。请选中 golden.txt 文件和新创建的 output.txt，右键单击其中之一，然后单击“Compare With > Each Other”（比较对象 > 相互比较）。

 

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通过比较这 2 个文件可以看到两者相匹配，这表示代码功能正常（它与模型相匹配）。

下一步

在下一篇博文中，我们将以 AI 引擎模型为目标来运行 AI 引擎编译器。