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Vitis平台完成SDK开发
Vitis是Xilinx SDK的继承开发工具,从Vivado 2019.2版本开始启用 在Vivado 2019.1及更早版本中,导出的硬件描述文件为.hdf文件,给xilinx sdk使用 在Vivado 2019.2及后续版本中,导出的硬件描述文件为.xsa文件,给vitis平台使用 若下载的是Vivado 2019.2及后续版本中,硬件描述文件不再通过vivado无法打开vitis, 卡在loading org.eclipse.e4.ui.css.swt界面,软件无响应
loading org.eclipse.e4 我解决这个问题解决了两天,网上的资料都不行,删文件什么的,都不行。倒腾了很久,最后也不知道怎么突然就好了,记录解决问题的思路: 思路 vitis出现的问题都可以去看eclipse, 因为vitis是基于eclipse的,直接搜索vitis是很少资料的,所以就可以转到去找eclipse解Vitis AI 运行TensforFlow模型
在百度edgeboard fzu3上运行CIFAR10 Classification,介绍Vitis AI TensorFlow设计过程,将Python描述的网络模型运行在Xilinx DPU上。 CIFAR_10数据集 输入图片32x32x8 RGB images,完整CIFAR数据集有60k图片,将数据集进行划分,50k进行训练,10k用来验证。 DenseNet结构 DenseNet-121Vivado / Vitis HLS有什么奇技淫巧?
https://www.zhihu.com/question/456999847/answer/1867361926 写个坑,最近在用vitis hls 在hls里仿真联合仿真全部通过,没问题,vivado综合生成bit流也没问题,上板子输出的结果就不对,资源也够用,找了一万年 后来偶然注意到hls中dsp用到了70%,vivado综合后是100%,其他都没满,调整算法,把hvitis-ai 运行demo
root@xilinx-zcu102-2020_2:~/Vitis-AI/demo/VART/resnet50# ./resnet50 /usr/share/vitis_ai_library/models/resnet50/resnet50.xmodel WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR I0526 05:55:06.518329 10499 main.cc:285] create running forXilinx FPGA全局介绍
Xilinx FPGA全局介绍 现场可编程门阵列 (FPGA) 具有诸多特性,无论是单独使用,抑或采用多样化架构,皆可作为宝贵的计算资产;许多设计人员并不熟悉 FPGA,亦不清楚如何将这类器件整合到设计中。解决办法之一是深入研究主要供应商提供的 FPGA 架构及相关工具;本文从 Xilinx 产品系列开始着解决Xilinx Vitis的platform out-of-date
使用Vitis进行Zynq的TCP开发通信,建立Platform工程后,需要修改BSP设置,加入Lwip支持才能使用Lwip的函数,但在修改后,平台平台工程提示out-of-date,依然无法添加Lwip的函数。 我想是因为修改了还没build,但重新build了很多次,每次都提升“Build Finish”,依然是Out-of-date。 排查了Vitis指南 | Xilinx Vitis 系列(三)
Vitis指南 | Xilinx Vitis 系列(三) 大侠好,欢迎来到“艮林子”专栏,本次为艮林子首次和大侠见面,新春佳节之际,略备薄礼,不成敬意,给大侠带来“Xilinx Vitis 系列连载”,给大侠提供参考学习的资料,如有不足之处,还请多多指教。 由于内容过多,首篇给大侠列出目录,后续有时间分篇连载,今天带来【ZYNQ Ultrascale+ MPSOC FPGA教程】第十七章 Vitis准备工程及注意事项
原创声明: 本原创教程由芯驿电子科技(上海)有限公司(ALINX)创作,版权归本公司所有,如需转载,需授权并注明出处。 适用于板卡型号: AXU2CGA/AXU2CGB/AXU3EG/AXU4EV-E/AXU4EV-P/AXU5EV-E/AXU5EV-P /AXU9EG/AXU15EG 1. 软件环境 软件开发环境基于Vivado 2020.1 2. 硬件环境 开发板型号 芯Xilinx zynq开发,Linux系统下交叉编译nanomsg库
背景: 为了优化socket TCP的传输速率,使代码更具有移植性,遂产生使用nanomsg代替socket TCP的想法。 nanomsg是一个socket library,它提供了几种常见的通信模式,网络层快速、可扩展并且能易于使用。用C实现,且适用于广泛的操作系统,几乎不需要依赖。这里Vitis-AI集成
Vitis-AI集成 Vitis-AI是Xilinx的开发堆栈,用于在Xilinx平台(包括边端设备和Alveo卡)上进行硬件加速的AI推理。它由优化的IP,工具,库,模型和示例设计组成。设计时考虑到了高效率和易用性,充分发挥了Xilinx FPGA和ACAP上AI加速的全部潜力。 TVM内部当前的Vitis-AI Byoc流可加速边端和云端