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FPGA开发困难吗?Xilinx这个软件平台开启了全面的创新:开放、标准、免费!

2019-11-22 74Rbd0 1205 ℃ 0 评论

原标题:FPGA开发困难吗?Xilinx这个软件平台开启了全面的创新:开放、标准、免费!

谈到现场可编程门阵列,许多人的第一印象是“登上天空既困难又困难”。一方面,Verilog/VHDL与C语言有很大不同,需要对FPGA内部的逻辑结构有透彻的理解。另一方面,FPGA不仅在逻辑思维中非常重要,而且在简化数学思维的优化过程中也是一个头痛的问题。对于具有不同知识的软件工程师或硬件工程师来说,他们都停留在难以开始的阶段,特别是当他们想要用人工智能开发一些复杂的算法场景时。

2019年10月9日,Xilinx发布了里程碑式的Vitis统一软件平台,主题是“突破软硬壁垒,开启全方位创新”,开启软件开发人员的硬件加速壁垒,为所有开发人员带来Xilinx独特的自适应计算能力。

熟悉Xilinx的开发人员可能会意识到Xilinx是一个面向硬件的企业。此次发布的软件平台旨在适应行业当前的发展,为不同层次的开发者提供便捷的开发能力,为行业创造更大的价值。

21ic中国电子网记者应邀出席记者招待会。赛勒斯大中华区销售副总裁玛丽亚和赛勒斯软件和人工智能高级经理安迪当场回答了记者的提问。

威迪斯既可编程又可适应: 三大行业趋势中应运而生

在介绍这个软件平台之前,首先要强调的是这个工具不同于过去,它是开放的,标准的和免费的。对于熟悉FPGA的人来说,Xilinx并不陌生。这可能是Xilinx历史上第一次免费使用软件开发平台。

唐肖磊表示,在现场,行业正朝着三个趋势发展——人工智能激增异构计算从云到边缘

首先,人工智能激增:人工智能也是近年来最热门的词。数据中心、5G、自动驾驶、基因组学、医疗、金融等各种应用的大规模应用。导致数据量激增,这需要一个非常统一的平台。

其次,从云到边缘:数据量激增导致大量计算需要放在云中。如果所有云计算对整个带宽的要求都相同,则会生成边缘计算。但它们都是最终计算出来的,功耗和计算能力都是问题。因此,云和边缘的统一逐渐成为当今最好的解决方案。

第三,异构计算:当计算能力不足以完成当前任务量时,业界引入了CPU+ASIC、CPU+GPU、CPU+FPGA的概念,这也是异构计算的概念。Xilinx提出的异构性不同于传统的异构性,它是适应性异构性,主要是软件感知架构,不再使用硬件来确定应用场景。当然,Xilinx去年10月发布的ACAP也提出了一个软件自适应计算加速平台,该平台是为匹配ACAP而创建的。

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图1:天狼星大中华区销售副总裁玛丽亚

在这种趋势下,如何解决这个问题?唐·肖磊表示,如今大多采用可编程或自适应解决方案,但在大多数情况下,市场上的CPU、GPU和ASSP仍然难以在可编程和自适应市场共存。威迪正是这样一个既可编程又可自适应的软件平台

如上所述,Vitis是一个自由开放的软件平台。它是一个统一的软件平台,可以在Xilinx异构平台(包括FPGA、SoC和范思哲ACAP)上开发嵌入式软件并加速应用。它可以为加速边缘、云计算和混合计算应用程序提供统一的编程模型。它可以让包括软件工程师和人工智能科学家在内的大量开发人员受益于硬件的灵活性。

威迪斯统一软件平台:创造效率和降低成本

根据罗霖的说法,今天的应用场景非常分散、多样化和创新。例如,自动驾驶制造商的软件迭代周期非常短,并且模型几乎每周更新一次。在这种前提下,不可能专门为某个应用程序制作芯片来满足客户的需求。客户需要的是一个扩展且灵活的平台,它可以根据应用程序和工作负载(包括软件和底层硬件)自动优化系统。这也是威迪斯能给市场带来的最大价值。

图2:赛勒斯软件和人工智能高级经理罗霖

这个Vitis统一软件平台的功能是什么?威迪统一软件平台是一个整合了威迪目标平台、威迪核心开发套件和威迪加速库的统一平台。从端到端到云,它可以满足不同的需求。其具体功能包括:

图3:3的功能:威迪统一软件平台

Vitis目标平台:Vitis目标平台定义了Xilinx平台的基本软硬件架构和应用环境,包括外部存储接口、自定义输入/输出接口和软件运行时。

威迪斯核心开发套件:包括编译器分析器调试器 Xilinx运行时库(XRT)

Xilinx RunTime库的主要目的是抽象上层的底层细节,包括终端处理、生命周期管理和内存数据处理,所有这些都由库执行。Xilinx运行时库促进了应用程序代码(运行在嵌入式ARM或x86主机上)和加速器(部署在PCIe的Xilinx加速器卡、基于MPSoC的嵌入式平台或ACAP的可重构部分上)之间的通信。它包括用户空间库和应用编程接口、内核驱动程序、电路板实用程序和固件。

编译器包括C/C++/Python编译器和Cyrus的V++编译器,它们主要用于为特定的应用程序生成特定的加速内核。分析器可以直观地理解底层和底层之间发生了什么。调试器可以在遇到错误或bug时帮助分析和调试。

在用户体验方面,该系统的用户体验将带给工程师一个非常熟悉的开发环境,这与以前使用的ARM和DSP开发过程完全一致。

威迪斯加速图书馆:包括OpenCV图书馆BLAS图书馆金融图书馆,此外还有Xilinx特殊针解决方案威迪斯人工智能威迪斯视频,下面将介绍其中的威迪斯人工智能。威蒂斯视频将很快推出。这两种解决方案也有助于开发特定的环境方面。

通过上述三重功能,开发“苦手”的人可以直接应用相关库进行开发,而专业人士也可以使用Xilinx提供的相关套件和优化库进行高效开发,减少开发时间,节约成本。

值得一提的是,从28纳米开始的Xilinx设备可以使用这个平台,其他通用FPGA也可以支持,但是ACAP必须使用Vitis开发。

维提赛: 从传统软件转向深度学习

在人工智能时代,市场已经逐渐从传统的软件开发方法转向深度学习算法。自从1997年IBM深蓝成为国际象棋冠军以来,IBM Watson、AlphaGo等逐渐能够实现性能超过人类的高精度应用。现在他们越来越重视人工智能软件。如驾驶员辅助系统(ADAS)和机器人出租车目前正在开发项目,到2024年,汽车也将实现全自动驾驶。在这种情况下,维提斯也有这样一个解决方案——维提赛。

图4:传统软件已经逐渐走向深度学习

据罗霖称,威迪丝人工智能的底层是该行业的主流框架,包括天梭流(TensorFlow)、卡夫(Caffe)、派托(PyTorch)。此外,它还包括37个开源模型,针对不同的应用,如智能城市、智能驾驶、目标分析和跟踪等。开发人员可以直接使用模型进行开发。

图5:维提赛的功能

当然威蒂斯人工智能也有非常强大的开发套件,包括人工智能优化器人工智能量化器人工智能编译器人工智能分析器) S2/]。

罗霖认为,人工智能优化器可以通过大量的计算来优化原始模型,从而提高模型在硬件上的运行性能。人工智能量化器可以将浮点模型编译成8位模型,并有效地部署在目标平台上。人工智能编译器可以在平台上将定点模型编译成可执行的机器代码。人工智能分析仪可以分析运行状态、存储带宽、计算量、运行效率等。模型运行时的每一层。

如上所述,自适应计算应该由自适应硬件支持。就DPU而言,用户可能需要美国有线电视新闻网DPU频道、LSTM DPU频道和多媒体广播电视公司。Xilinx平台在这方面的优势在于,它可以根据用户需求,通过工具生成高效的定制硬件来满足业务需求,这是Xilinx最大的优势。罗林说:“西林也是业内唯一能提供这种能力的半导体制造商。”。

威迪人工智能旨在使客户能够有效地开发神经网络应用。Xilinx在这方面针对特定的DPU有不同的版本,包括不同的方案,如高吞吐量、低延迟和多通道。值得一提的是,Vitis人工智能支持框架编译,不需要代码来描述模型,并且可以从模型文件本身通过工具处理在DPU生成机器代码,所以编译时间非常短。据报道,编译大约需要1-2分钟。

“一站式”解锁所有创新

此前,Xilinx在硬件代码编程中拥有VIVADO设计套件,但这次发布的Vitis独立于VIVADO设计套件,后者仍然继续为希望使用硬件代码编程的用户提供支持。然而,Vitis也可以通过将硬件模块封装到软件可调用函数中来提高硬件开发人员的工作效率。

通过发布威迪和威迪人工智能,不同级别的开发者可以自由选择。传统硬件工程师可以继续使用Vivado开发工具进行开发,也可以使用Vitis调用库来提高硬件开发效率。对于擅长底层移植或底层驱动的软件工程师来说,他们可以调用壳牌的硬件库、输入/输出和一些在威迪预定义的编程工程进行开发。对于应用软件开发人员来说,可以使用熟悉的语言直接完成高级语言开发;对于人工智能科学家来说,他们也可以使用高级框架来训练他们的模型。

图6:“一站式”解锁全面创新

例如,智能城市的典型应用场景是实时计算道路或交叉口的交通流量。因为需要捕获大量的汽车和人员,所以前端应用了大量的摄像机。这些摄像机将实时捕捉当时的视频,完成特征提取,然后将其发送到服务器或云。在这种情况下,开发人员需要在硬件上完成知识产权开发。开发完成后,嵌入式开发人员将在一定程度上修改Xilinx提供的基于外壳和运行时的库。应用程序开发人员可以使用Xilinx优化的有线电视新闻网加速、数据分析和数据加速库来完成应用程序开发,而算法人员可以使用非常熟悉的TensorFlow进行培训模型。

应用一站式Vitis的开发人员可以在一个站点完成所有的开发工作,也可以共同努力提高团队的开发效率。

此外,威迪可以逐步实现客户要求的性能。在第一步中,将整个算法以及预处理和后处理都放入中央处理器中完成。这部分不需要向底层硬件开发人员寻求帮助,可以实现6FPS的性能。第二步,将 DPU放入外壳中,算法的加速性能可以提高到30FPS;步骤3,将端到端性能提高到40FPS通过Vitis库中预处理的空间转换或视频缩放;步骤4,通过威迪斯数据流中的一些技术,可以实现一个高性能流水线,可以从40FPS提升到80FPS。

图7:智能城市应用的适应性框架

自由葡萄背后:致力于创造一个更美好世界的1000个人类年的5年

在推出之前,强调软件平台是开放的、标准的和自由的仍然很重要,那么这样一个自由软件有多少投资呢?据了解,该平台花了五年时间,共投入1000劳动年建造。目前,业内类似的制造商也在向软件开发靠拢。与行业不同的是,Xilinx在软件和硬件的全方位解锁方面独一无二。

Xilinx的研发方向一直致力于拥抱开源社区。自2001年以来,开源软件和代码已经在产品中使用。自2007年以来,我为不同的开源项目贡献了代码,比如Zynq和GCC。未来,Vitis发布的编译器、优化器和机器人将贡献更多的代码。今天,8图书馆提供了400多种功能,这些功能都是开箱即用的。

图8: Xilinx有广泛的开源库

虽然我们是半导体供应商,但我们仍然希望成为一个为世界和人类做出贡献的供应商”,唐肖磊说,目前该平台有许多应用案例。第一个是基因疗法。使用Xilinx的产品可以将基因组分析时间从1天缩短到20分钟,这将有利于更严重的新生儿。第二个是DAIMILER,即自动驾驶。在这方面,Xilinx的硬件可以统一安全性和灵活性。第三个是卫星通信,因为它在保密性和技术上更加严格,通过Xilinx的优势更加明显。

在社区方面,Xilinx发布了一个开发者网站,该网站汇集了许多示例、教程和文档。目前,已发表30多篇专家文章和项目,涵盖9个持续增长的子领域。值得一提的是,该网站将不断更新,并鼓励用户分享创新。

图9:西安出版开发人员网站

据唐肖磊介绍,西林2019年的年收入约为30.6亿美元。目前,全球约有5,000名员工、60,000多名客户和4,400多项专利。

此外,Xilinx是第一家采用现场可编程门阵列即服务公共云的服务提供商,是全球第一家在自适应计算领域部署5G无线的制造商,有1.6亿件装在汽车上。Xilinx是航天领域最大的自适应计算制造商,拥有70%的工业物联网视觉市场份额,是自适应计算测试测量领域最大的逻辑集成电路供应商。

一般来说,Vitis是一个统一的软件平台,提供从云到端和从软件到人工智能的综合库和模型。更重要的是,Xilinx对“开放、标准和自由”的信奉必将为行业创造更多的可能性。

据报道,XDF亚洲将于今年12月3日和4日在北京举行,届时将会有更多的申请展出。

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