一. Vitis AI简介

Vitis AI 是由 Xilinx（现已被 AMD 收购）提供的一套工具链和软件开发平台，用于简化和加速在基于 Xilinx FPGA 或自适应计算加速平台 (ACAP) 上部署深度学习推理应用的过程。Vitis AI 的目标是让开发者能够更容易地利用 FPGA 和 ACAP 的强大计算能力，以实现高效能的机器学习和深度学习应用。

二. Vitis AI设计方法

1. 主要流程

Vitis AI用于在Xilinx平台(如边缘设备或FPGA加速卡)上进行深度神经网络的部署和加速。Vitis AI堆栈具有各种模型压缩、算法和架构优化功能,可高效地将深度学习模型映射到FPGA上进行加速。模型压缩优化包括参数修剪和数据量化,以最小化降低精度为代价、提高效率。

Vitis AI的开发流程需要Vitis AI和Vitis IDE,Vitis AI流程图如图所示,包含了3个基本步骤。首先主机中的Vitis　AI用于构建模型，采用预训练的浮点模型作为输入，然后使用Vitis软件平台来构建定制的硬件平台，生成包括DPU IP以及其他内核的硬件，最后在构建的硬件上运行构建好的可执行软件，使用C++调用Vitis AI来加载并运行编译的模型软件。

2. DPU架构

深度学习处理单元DPU是一种加速深度学习模型推理的通用可编程加速器，DPU支持深度学习的大量基本操作(如卷积、反卷积、最大池化层和全连接层)。下图是DPU的硬件架构,DPU的参数可以根据应用进行配置，优化资源利用率并选择所需的功能。

🚀 获取更多详细资料可点击链接进群领取，谢谢支持👇

点击免费领取更多资料