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如何使用Vitis AI Library來(lái)安裝、使用和開(kāi)發(fā)應(yīng)用

Xilinx賽靈思官微 ? 來(lái)源:Xilinx賽靈思官微 ? 作者:AMD Xilinx ? 2022-10-10 10:26 ? 次閱讀
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Vitis AI Library 是一組高層次庫(kù)和 API,專為利用深度學(xué)習(xí)處理單元 (DPU) 來(lái)高效執(zhí)行 AI 推斷而構(gòu)建。它是基于 Vitis AI 運(yùn)行時(shí)利用統(tǒng)一 API 構(gòu)建的,并且支持 XRT 2022.1。

Vitis AI Library 通過(guò)封裝諸多高效且高質(zhì)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提供易用且統(tǒng)一的接口。由此可簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使 用,對(duì)于不具備深度學(xué)習(xí)或 FPGA 知識(shí)的用戶也是如此。Vitis AI Library 使您能夠?qū)W⒂陂_(kāi)發(fā)自己的應(yīng)用,而不是底層硬件。

目標(biāo)受眾

Vitis AI Library 的目標(biāo)用戶如下:

用戶想要使用經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的 AMD 賽靈思模型來(lái)快速構(gòu)建應(yīng)用。

用戶使用 Vitis AI Library 支持網(wǎng)絡(luò)列表下其自有數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練自有模型。

用戶具有與 Vitis AI Library 支持的模型類似的自定義模型,并使用 Vitis AI 后處理庫(kù)。

注釋:如果您擁有的自定義模型與 Vitis AI Library 所支持的模型截然不同,或者您有專業(yè)的后處理要求,則可使用 Vitis AI Library 實(shí)現(xiàn)作為參考。

相關(guān)庫(kù)

以下 Vitis AI Library 與本文檔有關(guān)。

Vitis AI Library 程序包列表

35561eb6-396d-11ed-9e49-dac502259ad0.png

模塊框圖

Vitis AI Library 包含 4 個(gè)部分:

基本庫(kù):基本庫(kù)提供了基本編程接口,其中包含 DPU 和每個(gè)模型可用的后處理模塊。dpu_task 是適用于 DPU 運(yùn)算的接口庫(kù)。cpu_task 是適用于分配給 CPU 的運(yùn)算的接口庫(kù)。xnnpp 是每個(gè)模型的后處理庫(kù),其中具有內(nèi)置模塊, 如最優(yōu)化和加速。

模型庫(kù):模型庫(kù)能實(shí)現(xiàn)大部分開(kāi)源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署,包括常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)類型,如分類、檢測(cè)、分割等。這些庫(kù)提供了易于使用的快速部署方法,并具有統(tǒng)一的接口,適用于 AMD 賽靈思模型或自定義模型。

庫(kù)測(cè)試樣本:庫(kù)測(cè)試樣本用于快速測(cè)試和評(píng)估模型庫(kù)。

應(yīng)用演示:應(yīng)用演示為您展示了如何使用 Vitis AI Library 來(lái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用。

Vitis AI Library 模塊框圖如下圖所示。

35ad2fe4-396d-11ed-9e49-dac502259ad0.png

功能特性

Vitis AI Library 特征包括:

全棧應(yīng)用解決方案

經(jīng)最優(yōu)化的預(yù)處理和后處理函數(shù)/庫(kù)

開(kāi)源模型庫(kù)

統(tǒng)一操作接口,具有 DPU 以及模型的預(yù)處理和后處理接口

基于應(yīng)用的實(shí)用模型庫(kù)、預(yù)處理和后處理庫(kù)以及應(yīng)用示例

Vitis AI Library v2.5 版本說(shuō)明

本節(jié)包含有關(guān) Vitis AI Library 2.5 版本的功能特性和更新的信息。

關(guān)鍵功能特性與增強(qiáng)功能

此版本的 Vitis AI Library 包含以下關(guān)鍵功能特性與增強(qiáng)功能:

全新模型庫(kù):支持下列新模型庫(kù):OCR、Textmountain 檢測(cè)、車輛分類、OFA_YOLO 檢測(cè)、EfficientDet_D2、Movenet 檢測(cè)。

全新模型支持:添加 11 個(gè)全新 PyTorch 模型、添加 5 個(gè)全新 TensorFlow 模型、添加 1 個(gè)全新 TensorFlow2 模型。

新增 CPU 運(yùn)算符支持:添加 8 個(gè) CPU 運(yùn)算符。

自定義運(yùn)算符增強(qiáng)功能:在 Python 中添加自定義運(yùn)算符寄存示例。

Xdputil 工具增強(qiáng)功能:xdputil 支持查看指定運(yùn)算符的信息。

兼容性

Vitis AI Library 2.5 已經(jīng)過(guò)下列鏡像的測(cè)試。

xilinx-zcu102-dpu-v2022.1-v2.5.0.img.gz

xilinx-zcu104-dpu-v2022.1-v2.5.0.img.gz

xilinx-kv260-dpu-v2022.1-v2.5.0.img.gz

xilinx-vck190-dpu-v2022.1-v2.5.0.img.gz

器件支持

Vitis AI Library 2.5 支持以下平臺(tái)和評(píng)估板 (EVB)。

邊緣器件支持

35e571a6-396d-11ed-9e49-dac502259ad0.png

云開(kāi)發(fā)板支持

36631bba-396d-11ed-9e49-dac502259ad0.png




審核編輯:劉清

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴

原文標(biāo)題:Vitis AI Library 用戶指南(附下載)

文章出處:【微信號(hào):賽靈思,微信公眾號(hào):Xilinx賽靈思官微】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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