ubantu安装vitis

### 如何在 Ubuntu 系统上安装 Vitis AI 开发套件

#### 准备工作
为了顺利安装 Vitis AI，在Ubuntu系统上的准备工作至关重要。确保已获取Kria Ubuntu Desktop 22.04 LTS映像并利用Balena Etcher完成写入操作[^1]。

#### 下载与克隆 Vitis AI 仓库
进入用户的根目录，并通过Git命令行工具拉取最新的Vitis AI资源库至本地环境：

cd ~
git clone https://github.com/Xilinx/Vitis-AI

此过程会创建名为`Vitis-AI`的新文件夹，其中包含了构建所需的各种脚本和支持材料[^2]。

#### 构建 Docker 镜像
切换到刚克隆下来的项目中的`docker`子目录下，执行特定参数下的shell脚本来编译适用于GPU硬件加速的支持PyTorch框架的容器镜像：

cd Vitis-AI/docker
./docker_build.sh -t gpu -f pytorch

上述指令将会依据给定模板自动生成一个带有CUDA驱动程序以及预配置好的Python科学计算生态系统的Docker image，方便后续实验验证阶段调用。

#### 测试安装成果
返回上级目录后，借助另一个辅助脚本启动之前建立成功的Docker实例来检验整个部署流程是否顺利完成：

cd ..
./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-pytorch-gpu:3.5.0.001-a350fc104

如果一切正常，则意味着现在可以在该虚拟环境中开展基于Vitis AI的应用探索活动了。

#### 安装必要的依赖包
除了以上步骤外，还需要额外安装一些OpenCL相关的库以保障完整的功能体验：

sudo apt-get install ocl-icd-libopencl1
sudo apt-icd-opencl-dev

这些组件对于充分发挥FPGA设备性能具有重要作用，特别是在处理涉及异构计算的任务场景时不可或缺[^4]。