vitis ai 工程实现

时间: 2023-09-07 08:04:41 浏览: 34
Vitis AI 是一种面向深度学习和人工智能的开发工具和平台。它提供了丰富的软硬件资源和全面的工具链，使开发者能够快速高效地进行深度学习模型的开发、优化和部署。 首先，使用 Vitis AI 进行工程实现需要一台支持FPGA加速的硬件平台，如 Xilinx Alveo 加速卡。Vitis AI 与硬件平台紧密结合，充分发挥了FPGA加速的优势，能够在保持高性能的同时，降低功耗和延迟。 其次，开发者需要使用 Vitis AI 提供的工具集进行模型的开发和优化。Vitis AI 支持多种深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，并提供了对应的编译器、优化器和量化器，使得模型能够在硬件上高效地运行。开发者可以通过模型的分析和优化，进一步提升性能和减小资源占用。 最后，Vitis AI 还提供了部署工具和运行时库，使得将优化后的模型部署到目标平台变得简单易用。开发者可以通过图形化界面或命令行工具，快速完成模型的部署和集成。运行时库提供了一系列API和函数，方便开发者进行模型加载、推理和结果获取。此外，Vitis AI 还支持云端和边缘设备的部署，提供了灵活多样的部署方式。 综上所述，Vitis AI 工程实现具备硬件平台、开发工具集和部署运行时库三个关键要素。它能够帮助开发者快速构建和部署高性能深度学习应用程序，为人工智能领域带来更大的发展潜力。
相关问题

vitis-ai dpu硬件工程

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。

vitis Ai3.0

Vitis AI 3.0是Xilinx推出的一款人工智能开发平台。根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，你可以按照以下步骤来使用Vitis AI 3.0： 1. 首先，你需要克隆Vitis AI存储库并获取示例、参考代码和脚本。使用以下命令克隆存储库： ``` git clone https://github.com/Xilinx/Vitis-AI cd Vitis-AI ``` 2. 接下来，你需要启动Vitis AI的Docker容器。根据你之前安装的框架选择相应的命令。例如，如果你安装了pytorch-gpu版本，可以使用以下命令： ``` cd <Vitis-AI install path>/Vitis-AI ./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-opt-pytorch-gpu:latest ``` 3. 在启动Docker容器后，你将看到类似于引用\[3\]中的输出。这表示你已经成功设置了Vitis AI的环境。你可以使用以下命令激活Vitis AI的pytorch环境： ``` conda activate vitis-ai-pytorch ``` 通过按照以上步骤，你可以开始使用Vitis AI 3.0进行人工智能开发。请注意，这只是一个简要的概述，具体的操作步骤可能会因为你的环境和需求而有所不同。建议你参考Xilinx官方文档和资料以获取更详细的指导和信息。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Xilinx Ubuntu环境下docker&Vitis AI 3.0基于GPU的环境安装](https://blog.csdn.net/lzq6261/article/details/129909204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Vitis-AI 3.0 GPU Docker 安装踩坑及修改](https://blog.csdn.net/QHY0227/article/details/130750089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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FPGA MPSoC XCZU2CG、XCZU2EG和XCZU4EV驱动程序。 基于VITIS实现。 项目代码可顺利编译运行~

vitis AI使用方法

Vitis AI 是 Xilinx 公司推出的面向边缘AI应用的综合开发环境，可以支持Keras，TensorFlow和Caffe等一系列深度学习框架的模型优化和部署。以下是Vitis AI的使用方法： 1. 下载并安装Vitis AI Vitis AI可在Xilinx公司简介页下载，也可在官网上下载。下载后按照安装说明进行安装。 2. 创建项目 创建Vitis AI项目需要 Vitis AI 以及支持的硬件平台。平台支持 Ultra96、ZCU104、Alveo U250 等等，开发板需要使用 PYNQ 作为操作系统。在PYNQ环境下，可以打开缺省安装好的终端，进入Vitis AI目录下，使用以下命令创建项目. source /opt/vitis_ai/setup.sh vitis_ai_compiler 3. 选定深度学习框架 选定需要使用的框架，Vitis AI支持的框架包括TensorFlow、Caffe、Keras和ONNX等。对于Pynq而言，需要 手动编译Caffe或TensorFlow等框架，也可以选择已经编译好的模型。 4. 选择模型 用户需要将模型转化为量化模型或是进行裁剪时，需调用Xilinx提供的quantizer和pruner工具一步步进行操作。如果需要直接使用一个已经训练好的模型，可以选择 Vitis AI 中预训练好的模型。 5. 优化模型 Vitis AI在使用量化和裁剪等功能后，可以使用针对AI加速的DPU IP作为部署目标。使用DPU IP的目的是，DPU IP是专为AI推理加速而设计的硬件单元，并且在 Vitis AI 中已经对完整的神经网络架构做了适配的模型库。 6. 部署和测试 完成模型优化和调试后，使用Vitis AI提供的shell脚本及SDK对模型进行编译和测试。编译后部署到FPGA板子上即可，执行一段测试脚本即可运行并评估程 度。 以上便是Vitis AI的简略使用方法。由于平台及硬件不同，详细的操作流程会略有不同。用户应该根据输入输出数据及框架选择手册中对应的执行方式。

vitis AI的安装方法

很高兴为您提供关于Vitis AI的安装方法。 首先，您需要安装Vitis AI软件包，以及针对您的硬件平台适配的ZCU102板卡的SD Card镜像。 Vitis AI软件包可从Xilinx官网的下载页面下载，下载地址为：https://www.xilinx.com/member/forms/download/xef.html?filename=xilinx-ai-1.1.0.tar.gz。您需要登录Xilinx账户才能下载该软件包。 接下来，您需要为您的硬件平台适配ZCU102板卡的SD Card镜像。您可以根据Xilinx官网提供的指南进行操作，具体步骤如下： 1.首先，将您的ZCU102板卡连接到电脑，并通过串口终端登录板卡。 2.接着，您需要进入ZCU102板卡的Linux系统，并安装Vitis AI的依赖库。您可以使用以下命令进行安装： sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3-pip python3-opencv python3-pil python3-pil.imagetk python3-tk 3.创建一个新的SD Card分区，并将其格式化为ext4。您可以使用以下命令： sudo fdisk /dev/mmcblk0 4.按照提示创建一个新的分区，并写入磁盘。 5.格式化新分区为ext4文件系统，并在其上挂载一个新的目录，例如/mnt/sdcard。您可以使用以下命令： sudo mkfs.ext4 /dev/mmcblk0p3 sudo mkdir /mnt/sdcard sudo mount /dev/mmcblk0p3 /mnt/sdcard 6.下载并解压缩ZCU102板卡的SD Card镜像。您可以使用以下命令： wget https://www.xilinx.com/bin/public/openDownload?filename=vitis-ai-1.0_model_1800_apollo_2020_5_8.img.tar.gz tar -xzvf vitis-ai-1.0_model_1800_apollo_2020_5_8.img.tar.gz 7.使用dd命令将SD Card镜像写入新分区。注意修改if指向对应的SD Card镜像路径，例如/mnt/sda1/vitis-ai-1.0_model_1800_apollo_2020_5_8.img： sudo dd if=/mnt/sda1/vitis-ai-1.0_model_1800_apollo_2020_5_8.img of=/dev/mmcblk0p3 8.卸载SD Card并将其插入ZCU102板卡，启动板卡并使用它。 至此，您的Vitis AI已经成功安装并配置。希望这些步骤对您有所帮助！

vitis中新建zynq7020工程

创建zynq7020工程需要按照以下步骤进行： 1. 打开Vitis软件，点击File（文件）菜单，选择New（新建）。 2. 在弹出的对话框中，选择Zynq7系列作为目标平台，然后点击Next（下一步）。 3. 在工程设置对话框中，填写工程的名称、位置和其他相关信息，然后点击Next（下一步）。 4. 在基于模版对话框中，选择Empty Application（空应用程序）模版，然后点击Finish（完成）。 5. 在Project Explorer（项目资源管理器）中，右击项目的src文件夹，选择New（新建）并选择Source File（源文件）。 6. 在新建源文件对话框中，输入源文件的名称和类型（例如，hello_world.c），然后点击Finish（完成）。 7. 将源代码添加到新建的源文件中，并保存文件。 8. 在Project Explorer中，右击项目的src文件夹，选择New（新建）并选择Header File（头文件）。 9. 在新建头文件对话框中，输入头文件的名称和类型（例如，hello_world.h），然后点击Finish（完成）。 10. 在头文件中定义所需的函数和变量，并保存文件。 11. 在Project Explorer中，右击项目的src文件夹，选择New（新建）并选择Board Support Package（板级支持包）。 12. 在新建BSP对话框中，填写BSP的名称和位置，然后点击Finish（完成）。 13. 在Project Explorer中，右击项目名称，选择Build Project（构建项目）。 14. 构建完成后，可以将生成的可执行文件下载到Zynq7020开发板中进行运行。 以上是创建zynq7020工程的基本步骤，需要根据具体需求和实际情况进行调整和修改。

list index out of range vitis ai

list index out of range是一个常见的错误消息，它表示你正在尝试访问列表中不存在的索引。这通常是由于索引超出列表长度或列表为空导致的。要解决这个问题，你可以检查列表的长度，并确保索引在有效范围内，或者确保列表不为空。 在你提供的引用中，没有明确提到vitis ai中的list index out of range错误。请提供更多上下文或具体的代码行，以便我能够更好地理解你的问题并提供帮助。

基于VITIS AI部署卷积神经网络的教程

Vitis AI是赛灵思公司推出的AI开发平台，提供了丰富的工具和库，可以帮助开发者更快、更方便地部署深度学习模型。 要基于Vitis AI部署卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），需要进行以下步骤： 1. 准备硬件平台：Vitis AI支持多种硬件平台，包括Zynq UltraScale+ MPSoC、Zynq-7000 SoC、Versal ACAP等。首先需要选择一款支持Vitis AI的硬件平台，并搭建好开发环境。 2. 准备训练好的模型：使用深度学习框架，如TensorFlow、Caffe或PyTorch等，训练好自己的卷积神经网络模型，并将其导出为ONNX格式。 3. 使用Vitis AI工具链进行优化：使用Vitis AI提供的工具链对ONNX格式的模型进行优化，包括量化、剪枝、编译等，以达到更好的性能和更小的模型大小。 4. 部署模型到硬件平台：使用Vitis AI提供的API和库，将优化后的模型部署到目标硬件平台上，实现加速运算。 以上就是基于Vitis AI部署卷积神经网络的大致步骤。具体操作细节可以参考Vitis AI官方文档或教程。

vitis-ai_v1.2_dnndk_xrt.tar

vitis-ai_v1.2_dnndk_xrt.tar是一个软件文件。Vitis AI是一个开发平台，用于在赛灵思开发板上进行人工智能应用的开发和优化。DNNDK代表深度神经网络开发工具包，它提供了一套工具和库，用于在赛灵思平台上优化和执行深度学习模型。XRT是赛灵思软件栈中的Xilinx运行时，它是一组软件库和驱动程序，用于支持使用赛灵思开发板进行加速计算和计算架构。vitis-ai_v1.2_dnndk_xrt.tar实际上是一个打包文件，其中包含了Vitis AI、DNNDK和XRT的运行时库和支持工具。用户可以将该文件下载并解压，然后在赛灵思开发板上安装和配置相应的软件和工具，以便进行人工智能应用的开发和优化。总之，vitis-ai_v1.2_dnndk_xrt.tar是一个帮助开发者在赛灵思开发板上进行人工智能应用开发的软件包。

VITIS软件详细介绍

Vitis是一款由赛灵思（Xilinx）公司推出的开发工具套件，旨在帮助开发人员更快、更简单地利用FPGA和SoC实现各种应用。该套件包含了多个工具和库，可以帮助开发人员进行硬件设计、软件开发、编译优化和调试等方面的工作。 Vitis包含以下几个主要组件： 1. Vitis核心开发工具：包括Vivado、Vitis IDE、Vitis AI和SDSoC等工具，提供了完整的开发环境，支持从硬件设计到软件开发的全流程。 2. Vitis库：包括Vitis中的各种库，如Vitis Vision库、Vitis DSP库等，可以帮助开发人员更快地实现各种应用。 3. Vitis AI：为深度学习开发提供了一系列工具和库，支持多种框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch等。 4. Vitis仪表板：为应用提供了可视化接口，方便用户对应用进行监控和调试。 总的来说，Vitis是一款非常全面、易用的开发工具套件，可以帮助开发人员更快、更简单地实现各种应用。

vitis memset

memset是一个C/C++标准库函数，用于将一块内存区域的内容设置为特定的值。它的原型如下： void *memset(void *ptr, int value, size_t num); 其中，ptr是指向要填充的内存区域的指针，value是要设置的值，num是要设置的字节数。这个函数通常用于初始化内存和清空内存。 在Vitis编程中，你可以使用memset函数来初始化数组、清空缓冲区等。例如，以下代码使用memset函数将一个整型数组的所有元素设置为0： int arr[10]; memset(arr, 0, sizeof(arr));

linux 安装vitis

要在Linux上安装Vitis，您可以使用通过Petalinux工具包生成的Linux系统或者移植了Ubuntu文件系统的Linux系统。这两个版本都是基于内核版本为5.4.0-xilinx-v2020.2的Linux系统。安装Vitis的具体步骤如下： 1. 首先，确保您的Linux系统已经安装并配置好了必要的依赖项，如编译器、库文件等。 2. 下载Vitis的安装包，并将其解压到您选择的目录。 3. 打开终端，使用管理员权限登录您的Linux系统。 4. 进入Vitis安装包的目录，并执行安装脚本。根据提示，选择安装路径和其他相关选项。 5. 完成安装后，检查Vitis的安装是否成功。可以通过运行命令vitis -version来验证安装是否正确。 如果您遇到了问题，可以参考相关的错误信息和日志来解决。此外，您还可以尝试在Linux下安装Vitis来解决在Windows下安装Vitis的问题。 需要注意的是，具体的安装步骤可能会因为不同的Linux发行版或版本而有所差异。建议您参考Xilinx官方文档或者相关论坛来获取更详细的安装指南。 希望这些信息对您有所帮助！123 #### 引用[.reference_title] - *1* [EBAZ 4203 Linux 镜像](https://download.csdn.net/download/icevolcano/87590457)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Linux 下安装vitis 2020.1](https://blog.csdn.net/liubaosen/article/details/109026065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [在linux下安装VITIS-AI人工智能开发环境配置](https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/121747539)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

vivado+vitis

Vivado Vitis是赛灵思（Xilinx）公司提供的一套开发工具套件，用于设计和开发FPGA（现场可编程门阵列）和SoC（片上系统）的应用程序。 Vivado是赛灵思公司的集成开发环境（IDE），用于设计、分析和实现FPGA和SoC。它提供了可视化的图形界面，使用户能够进行硬件设计、综合、布局和验证等操作。Vivado还包括高级综合（HLS）工具，将C、C++或SystemC等高级语言代码转换为硬件描述语言（如Verilog或VHDL）。 Vitis是赛灵思公司开发的一套面向软件开发者的工具套件。它允许软件开发者使用C、C++或OpenCL等高级语言编写应用程序，并将其优化为在FPGA或SoC上运行的加速器。Vitis提供了编译器、优化器和调试器等工具，使软件开发者能够更轻松地利用硬件加速器来加速他们的应用程序。 总而言之，Vivado Vitis是一套用于FPGA和SoC开发的综合工具套件，它结合了硬件设计（Vivado）和软件开发（Vitis）的能力，使开发者能够更高效地设计和开发基于FPGA和SoC的应用程序。

FPGA UART vitis

Vitis是一种用于开发嵌入式软件和加速器的软件开发平台，它可以与FPGA一起使用。在FPGA UART的实验中，Vitis可以用于编写和调试FPGA上的UART通信相关的软件程序。通过Vitis，你可以使用C或C++语言编写程序来控制FPGA上的UART接口，实现数据的发送和接收。在程序编写过程中，你可以使用Vitis提供的API函数来配置UART的参数，如数据位、停止位、波特率等。此外，Vitis还提供了调试工具和性能分析工具，可以帮助你进行程序的调试和性能优化。总之，Vitis是一个强大的工具，可以帮助你在FPGA上实现UART通信功能。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [基于Xilinx FPGA的uart串口实验详解](https://blog.csdn.net/y_u_yu_yu_/article/details/127177328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [ZYNQ 串口打印输出——FPGA Vitis篇](https://blog.csdn.net/weixin_44007264/article/details/121409827)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

vitis helloworld

Vitis是一种用于开发嵌入式软件的工具套件，可以与Zedboard等Zynq开发板一起使用。在Vitis中创建一个Hello World实验需要进行以下步骤： 1. 首先，在Vivado中创建一个工程，并将其配置为适用于Zedboard的设计。这包括更改一些配置信息，以适应不同的Zynq板。可以参考官方网站的原理图来获取更多细节。[1] 2. 在Vitis中创建一个新的应用程序项目。可以使用以下代码作为Hello World示例： c #include <stdio.h> #include "platform.h" #include "xil_printf.h" int main() { init_platform(); print("Hello World\n\r"); cleanup_platform(); return 0; } [2] 3. 根据edt_zcu102_wrapper.xsa文件所在目录，使用以下命令重新配置Petalinux： petalinux-config --get-hw-description='/home/caochenghua/project_1edt_zcu102/' [3] 这些步骤将帮助您在Vitis中创建一个Hello World实验。请确保按照正确的顺序和配置进行操作。

vitis2019安装

要安装Vitis 2019，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，您需要访问Xilinx官方网站（https://www.xilinx.com/）并登录您的账户。如果您还没有账户，可以注册一个新账户。 2. 在Xilinx网站上，导航到"下载"页面，并找到Vitis 2019版本的下载链接。确保选择适用于您的操作系统的版本。 3. 下载Vitis 2019安装程序，并双击运行它。 4. 在安装程序启动后，按照提示进行安装。您可以选择默认安装选项，或根据您的需求进行自定义安装。 5. 在安装过程中，您可能需要选择安装路径和许可证信息。请确保您提供有效的许可证信息。 6. 完成安装后，您可以启动Vitis 2019并开始使用它开发FPGA和嵌入式系统。您可能需要参考Vitis用户指南和相关文档来了解如何使用Vitis进行开发。 请注意，这只是一个简要的安装指南。具体的步骤可能会因您的操作系统和具体版本而有所不同，请参考Xilinx官方文档以获得更详细的安装说明。

vitis model composer

Vitis Model Composer是一个由Xilinx开发的工具套件，用于加速嵌入式深度学习模型的优化和部署。它提供了一个集成的环境，可以帮助开发者更轻松地优化和部署深度学习模型到Xilinx FPGA平台上。 Vitis Model Composer支持多种常见的深度学习框架，包括TensorFlow和Caffe，可以通过图形界面进行模型导入、优化和部署。它还提供了一系列的优化技术，如量化和剪枝，以帮助用户在FPGA平台上获得更好的性能和功耗效率。 使用Vitis Model Composer，开发者可以利用FPGA的并行计算能力，加速深度学习推理任务，从而提高应用程序的性能和响应速度。它还提供了一些调试和性能分析工具，帮助开发者进行性能优化和故障排查。 总结来说，Vitis Model Composer是一个用于优化和部署深度学习模型到Xilinx FPGA平台的工具套件，可以帮助开发者提高应用程序的性能和功耗效率。

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