继2020年首届赛灵思自适应挑战赛完美收官后,近期Xilinx携手Hackster.io再次发起挑战!考验开发者将赛灵思自适应计算平台与Vivado设计套件、Vitis开发环境和Vitis AI相结合的能力,一切为解决实际问题而来!
本篇博客将为您演示如何使用此报告来帮助加速调试,甚至完全避免硬件故障,最后确定此问题根本原因是校准完成时出现争用状况。出现争用状况的原因是由于某个多周期约束所覆盖的时序例外,由此导致在时序分析报告中并未标记此问题。
本文为解决基于C++的传统定价程序带来的处理时间长、延迟高、处理速率低的问题,提出并实现了一种基于FPGA的并行流水线计算处理设计,能够完成对雪球期权的定价功能,并使用HLS开发模式对设计进行了实现。
Vivado的Implementation主要有三大步:
opt_design,会生成opt_desgin.dcp
place_design,会生成place_design.dcp
route_design,会生成route_design.dcp
自适应计算加速平台(ACAP)是一个完全软件编程的异构计算平台,它结合了标量引擎、自适应引擎、智能AI和DSP引擎,可极大地增加数据中心、无线网络、汽车驾驶辅助和有线通信应用的计算能力。
UBIFS是更强壮的FLash文件系统。很多嵌入式系统都使用了UBIFS。Xilinx PetaLinux 2018.2也支持UBIFS。只需要在Linux/U-Boot里添加相关配置选项,就能为QSPI Flash创建UBIFS。
本文记录了Vivado®使用设计运行策略和单个实现命令进行放置和路由的实现功能。详细介绍了用于快速修改现有设计的增量编译流程,以及对信号路由路径进行精确控制的手动路由方法。
Xilinx 提供了一个基于命令行的自包含实用程序,称为 xclbinutil。 您可以将其用于 Xilinx 加速器二进制容器文件(.XCLBIN)。本视频将带您了解使用 xbutil 检查、报告并修改 xclbin 内容的基本步骤。
Xilinx提供了一些基础的开发板平台内嵌在Vitis IDE中,用户可以直接从这些platform创建应用程序。但如果是自定义的板卡或者想要部署更多加速器IP、配置不同的性能,我们就需要创建完全自定义的硬件平台。本文介绍创建Vitis AI硬件平台的基本步骤。
本次系列培训将面向2021年FPGA创新赛师生参赛团队与广大Xilinx FPGA用户。藉此培训让大家了解基于Xilinx FPGA设计流程,包括基础逻辑设计与调试、嵌入式系统设计、PYNQ框架介绍与DPU的使用等。涵盖范围将适配逻辑设计、嵌入式设计、数据科学设计的不同应用需求。
产品是企业意志的直接体现,Xilinx先后推出可为FPGA、SoC 和 Versal ACAP开发嵌入式软件和加速应用的Vitis统一开发平台,面向AI时代的Alveo加速器、Kria机器人自适应解决方案,已为包括微软Azure Synapse在内的诸多项目提供创新支持,Xilinx深深影响着数据中心、医疗、机器人等产业。
经过前面的实验,我们已经基本摸清楚了Vitis IDE & Vivado的使用方法。在开始构建DPU与深度学习软件栈之前,我们先对我们拿到的开发板做个体检(硬件全面测试),由于大部分深度学习软件框架都是运行在Linux, android或IOS等嵌入式系统上,因此测试完硬件后还需要搭建一个Linux系统以供后续开发使用。
体现 Versal 器件价值主张的参考设计。平台设计包括针对不同市场的视频、机器学习和基于 100G 以太网的 IP。用户可以按原样使用这些设计,也可以根据应用需求对其进行修改。

