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AI引擎內核編程設計進程

Xilinx賽靈思官微 ? 來源:Xilinx賽靈思官微 ? 作者:Xilinx賽靈思官微 ? 2022-10-11 09:17 ? 次閱讀
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Versal AI Core 系列可借助 AI 引擎提供突破性的人工智能( AI )推斷加速。此系列應用范圍廣泛,包括用于云端動態(tài)工作負載以及超高帶寬網絡,同時還可提供高級安全性功能。AI 和數據科學家以及軟硬件開發(fā)者均可充分利用高計算密度的優(yōu)勢來加速提升任何應用的性能。鑒于 AI 引擎所具備的高級信號處理計算能力,它十分適合用于高度優(yōu)化的無線應用,例如射頻、5G、回程( backhaul )和其它高性能 DSP 應用。

本文檔聚焦 AI 引擎內核編程,除單內核編程外,還涵蓋了多方面的內容,如內核之間的數據通信,這些方面的內容都是將應用分區(qū)為多個內核以達成整體系統(tǒng)性能所必不可少的概念。本文檔涵蓋了以下設計進程:

? AI 引擎開發(fā):創(chuàng)建 AI 引擎 Graph 及內核、庫用法、仿真調試與剖析以及算法開發(fā)。還包含 PL 與 AI 引擎內核的集成。

AI 引擎架構概述

AI 引擎陣列由二維 AI 引擎拼塊 (tile) 陣列構成,其中每個 AI 引擎拼塊均包含一個 AI 引擎、存儲器模塊和拼塊互連模 塊。AI 引擎拼塊二維陣列概覽如下圖所示。

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圖:AI引擎陣列

根據陣列中拼塊的位置,存儲器模塊在其東西南北四向的相鄰 AI 引擎之間共享。AI 引擎可訪問其東西南北各存儲器模塊及其自己本身的存儲器模塊。AI 引擎通過專用存儲器訪問接口來訪問這些相鄰存儲器模塊,并且每次訪問最大位寬為 256 位。AI 引擎與相鄰 AI 引擎之間還可發(fā)送或接收級聯(lián)串流數據。級聯(lián)串流是水平方向從左到右或從右到左的單向串流,它通過卷繞方式移至下一行。AXI4 互連模塊可提供 AI 引擎拼塊之間的串流連接,并在串流接口與存儲器模塊之間提供串流到存儲器 (S2MM) 或存儲器到串流 (MM2S) 連接。此外,互連模塊還可連接到相鄰互連模塊,以便以類似網格的方式提供靈活的布線功能。

下圖顯示了單個 AI 引擎拼塊的架構。

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圖:AI引擎拼塊詳情信息

每個 AI 引擎拼塊都有一個 AXI4-Stream 交換機,它屬于完全可編程的 32 位 AXI4-Stream 交叉開關矩陣。它支持含有反壓的電路切換和包切換串流。通過 MM2S DMA 和 S2MM DMA,AXI4-Stream 交換機可提供往來 AI 引擎數據存儲器的串流訪問。此交換機還包含 2 個深度為 16 且位寬為 33 位(32 位數據 + 1 位 TLAST)的 FIFO,這兩個 FIFO 可鏈接在一起構成深度為 32 的 FIFO,方法是通過電路切換將其中一個 FIFO 的輸出鏈接到另一個 FIFO 的輸入。

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圖:標量處理單元

審核編輯:彭靜
聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:AI 引擎內核編碼最佳實踐指南

文章出處:【微信號:賽靈思,微信公眾號:Xilinx賽靈思官微】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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