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Vitis?統(tǒng)一軟件平臺增強(qiáng)特性更新
2022-11-16 1140次

  Vitis? 統(tǒng)一軟件平臺 2022.2 版已正式發(fā)布!主要增強(qiáng)特性包括下列內(nèi)容:

  為 Versal AI 引擎陣列提供新的 Vitis 庫功能:

  DSP 庫 - 增強(qiáng)特性。

  求解器庫功能。

  視覺庫功能。

  超聲庫功能。

  針對 Versal 器件的設(shè)計流程增強(qiáng):

  控制內(nèi)核在 AI 引擎陣列中的相對布局,從而提升性能,提高利用率。

  強(qiáng)化面向 Versal® ACAP 設(shè)計的配置與調(diào)試功能,包括死鎖檢測、較大布線數(shù)據(jù)采集、RTL/Python 測試平臺支持。

  Vitis 集成設(shè)計環(huán)境下的異構(gòu)設(shè)計的新仿真選項(xiàng)。

  以下是對部分主要增強(qiáng)特性的介紹:

  Vitis 庫經(jīng)過強(qiáng)化,支持更多AI 引擎陣列功能

  通過系數(shù)再加載功能和動態(tài)點(diǎn)大小,DSP 庫現(xiàn)可支持超高采樣率 (SSR) FIR 濾波器。在指向 AI 引擎陣列的 FFT 功能中,新增 FFT 窗口化元素。

  對于求解器庫,為 AI 引擎陣列新增兩個矩陣分解功能,分別是 QR 分解和喬里斯基 (Cholesky) 分解。這兩種是得到廣泛運(yùn)用的矩陣運(yùn)算。

  Vitis 視覺庫為 AI 引擎陣列新增四項(xiàng)功能:全局色調(diào)映射 (GTM)、色彩校正矩陣、3D 查找表和符合 V4L2 的動態(tài)重配置。

  2022.2 版還提供新的超聲庫,其中包括 L1 級到 L3 級功能:

  L1 例程為超聲波提供類似基本線性代數(shù)子程序 (BLAS) 的功能。

  L2 例程為聚焦、變跡和 b 樣條等功能提供 AI 引擎圖。

  L3 例程提供合成孔徑、平面波和掃描線波束成型等超聲子系統(tǒng)。

  2022.1 版和 2022.2 版為 AI 引擎提供的 Vitis 庫的更詳細(xì)介紹請見下文。


  Versal ACAP 設(shè)計流程強(qiáng)化

  AI 引擎編譯器

  在這個新版本中,AI 引擎相對約束提供了在 AI 引擎內(nèi)控制內(nèi)核相對布局的途徑。這有利于用戶從 AI 引擎陣列獲得更高性能和更充分的利用率??梢詫⒓s束定義為自適應(yīng)數(shù)據(jù)流程 (ADF) 圖格式和 JavaScript 對象標(biāo)記 (JSON) 格式。

  ADF 和 JSON 圖形語法例如下所示:



  Vitis 工具仿真與分析的新特性

  1. 采用 Vitis 分析器配置、調(diào)試和分析 AI 引擎

  在 2022.2 版中,可以在 Vitis 分析器中的硬件模擬階段分析 AI 引擎的狀態(tài),為調(diào)試提供幫助。而在 2022.2 版以前,用戶必須在硬件內(nèi)構(gòu)建設(shè)計,才能開展同樣的分析。這項(xiàng)特性允許用戶在構(gòu)建硬件前開展配置,加快迭代速度,同時幫助縮短設(shè)計周期。

  從 2022.1 版起,通過 Linux 上的 xbutil 和 XRT,就可以啟用死鎖檢測?,F(xiàn)在使用賽靈思系統(tǒng)調(diào)試器 (XSDB) 也支持同樣的特性。這對裸機(jī)用戶有所幫助??梢陨膳c xbutil 生成的文件等效的 JSON 文件。這個文件可以導(dǎo)入 Vitis 分析器查看。

  死鎖檢測流程如下所示:


  這項(xiàng)新特性將對 XRT 的支持?jǐn)U展到對基于 AI 引擎的 XSDB 流程的支持。

  2. 支持在 x86 主機(jī)上用 PS 應(yīng)用開展軟件模擬

  除了在嵌入式平臺上的 QEMU,現(xiàn)在用戶可以在 x86 仿真器上通過編譯和運(yùn)行處理系統(tǒng) (PS) 應(yīng)用來模擬軟件,加快軟件模擬的速度。這項(xiàng)功能無需創(chuàng)建 SD 卡鏡像,也無需在 QEMU 中引導(dǎo) Linux,從而避免相關(guān)開銷,加快周轉(zhuǎn)時間。用戶可以使用 XRT 控制加速內(nèi)核,自己則專注于高級功能模型。使用此功能前,必須在主機(jī)上安裝賽靈思運(yùn)行時庫 (XRT)。

  3. 除了 RTL 以外,還可以使用 SystemC 功能模型進(jìn)行硬件模擬

  與 RTL 相比,SystemC 功能模型能加快編譯速度,縮短執(zhí)行時間。此外,用戶也可以搭配使用 C 內(nèi)核和 RTL 內(nèi)核來調(diào)試 RTL 塊。在 2022.2 版中,支持 C/C++ 內(nèi)核、基于 AXI4-Memory Map 的內(nèi)核和基于 AXI4-Stream 的內(nèi)核。

  新的仿真選項(xiàng)進(jìn)一步豐富了用戶可用的功能仿真流程,如下所示。這些新的仿真流程主要用于協(xié)助實(shí)現(xiàn)快速功能仿真。



  4.使用簡單的 RTL 測試平臺或基于 Python 腳本的流量生成器為仿真 AI 引擎內(nèi)核提供支持

  這項(xiàng)特性允許用戶將 RTL 測試平臺重復(fù)用作流量生成器 (TG) 或使用 Python 創(chuàng)建流量生成器。這樣做無需完整平臺就可以單獨(dú)驗(yàn)證內(nèi)核。

  RTL 仿真器使用上述測試平臺,x86SIM/AIESIM 負(fù)責(zé)仿真 C 或 AI 引擎內(nèi)核代碼,利用 Unix 套接字和 XTLM IPC 接口在兩個進(jìn)程間建立通信,如下所示:


  通過 Vitis 軟件平臺 2022.2 版,我們現(xiàn)在支持Python、VHDL、Verilog 和基于 SystemVerilog 的流量生成器。

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