Vitis AI 集成
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内容提要
Apache TVM是一个深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。Vitis AI是用于Xilinx平台上进行硬件加速AI推理的开发堆栈。TVM支持在边缘和云端加速神经网络模型推理。本文介绍了如何在不同平台上使用Vitis AI设置TVM以及如何编译和执行模型。
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关键要点
- Apache TVM 是一个深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。
- Vitis AI 是用于 Xilinx 平台上进行硬件加速 AI 推理的开发堆栈，包含优化的 IP、工具、库、模型和示例设计。
- TVM 支持在边缘和云端加速神经网络模型推理，支持 Zynq Ultrascale+ MPSoc、Alveo 和 Versal 平台。
- 系统要求包括运行 Docker 容器和在 Alveo 卡上执行的要求，边缘设备需要特定的主机系统。
- 设置 TVM 的步骤包括克隆 TVM 仓库、构建 Docker 容器、在容器内构建 TVM 和安装。
- 不同平台的设置说明包括 Alveo、Versal VCK5000 和 Zynq 的具体步骤。
- 编译模型的流程包括导入模型、声明目标、构建模型和量化模型。
- 推理阶段在编译后进行，用户可以在目标设备上运行已编译的模型。
- 在 Alveo 和 VCK5000 上运行模型的步骤包括设置输入和执行模型。
- 在 Zynq 和 VCK190 上运行模型需要先编译模型并将其传输到评估单板。
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