VITIS 是一個用于開發(fā)軟件和硬件的統(tǒng)一軟件平臺，將 Vivado 和其他組件用于 Xilinx FPGA SoC 平臺，如 ZynqMP UltraScale+ 和 Alveo 卡。VITIS SDK的關(guān)鍵組件，VITIS AI運行時（VART），為在邊緣和云端部署終端ML/AI應(yīng)用程序提供了一個統(tǒng)一的接口。

機器學習中的推理是計算密集型的，需要高內(nèi)存帶寬和高性能計算，以滿足各種終端應(yīng)用的低延遲和高吞吐量需求。

維蒂斯人工智能工作流程

Xilinx Vitis AI 提供了一個工作流程，使用簡單的流程在 Xilinx 深度學習處理單元 （DPU） 上部署深度學習推理應(yīng)用：

深度處理單元 （DPU） 是一個可配置的計算引擎，針對深度學習推理應(yīng)用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了優(yōu)化，并放置在可編程邏輯 （PL） 中。DPU 包含高效且可擴展的 IP 核，可進行定制以滿足許多不同應(yīng)用的需求。DPU 定義自己的指令集，Vitis AI 編譯器生成指令。

VITIS AI編譯器以優(yōu)化的方式安排指令，以獲得最大的效能。

在 Xilinx ZynqMP UltraScale+ SoC 平臺上運行任何 AI 應(yīng)用程序的典型工作流程包括以下內(nèi)容：

模型量化

模型編譯

模型優(yōu)化（可選）

構(gòu)建 DPU 可執(zhí)行文件

構(gòu)建軟件應(yīng)用程序

集成 VITIS AI 統(tǒng)一 API

編譯和鏈接混合 DPU 應(yīng)用程序

在 FPGA 上部署混合 DPU 可執(zhí)行文件

人工智能量化器

AI 量化器是一種用于量化過程的壓縮工具，通過將 32 位浮點權(quán)重和激活轉(zhuǎn)換為定點 INT8。它可以在不丟失模型準確信息的情況下降低計算復雜性。定點模型需要更少的內(nèi)存，因此提供比浮點實現(xiàn)更快的執(zhí)行速度和更高的電源效率。

人工智能編譯器

AI 編譯器將網(wǎng)絡(luò)模型映射到高效的指令集和數(shù)據(jù)流。編譯器的輸入是量化的 8 位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出是 DPU 內(nèi)核 - 可執(zhí)行文件將在 DPU 上運行。在這里，不支持的層需要部署在CPU中，或者可以自定義模型來替換和刪除那些不支持的操作。它還執(zhí)行復雜的優(yōu)化，如層融合、指令調(diào)度和片上存儲器的重用。

一旦我們能夠執(zhí)行 DPU，我們需要使用 Vitis AI 統(tǒng)一的 API 來初始化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，初始化 DPU，在 CPU 上實現(xiàn) DPU 不支持的層，并根據(jù)需要在 PL/PS 上添加預處理和后處理。

人工智能優(yōu)化器

憑借其模型壓縮技術(shù)，AI 優(yōu)化器可以將模型復雜性降低 5-50 倍，同時對準確性的影響最小。這種深度壓縮將推理性能提升到一個新的水平。我們可以實現(xiàn)所需的稀疏性并將運行時間縮短 2.5 倍。

AI 分析器

AI 探查器可以幫助分析推理查找導致端到端管道瓶頸的注意事項。性能分析器為設(shè)計人員提供了 DPU/CPU/內(nèi)存的通用時間線。此過程不會更改任何代碼，并且可以跟蹤函數(shù)并進行分析。

人工智能運行時

VITIS AI 運行時 （VART） 允許應(yīng)用程序使用統(tǒng)一的高級運行時 API 進行邊緣和云部署，使其無縫且高效。一些主要功能包括：

異步作業(yè)提交

異步作業(yè)收集

C++和 Python 實現(xiàn)

多線程和多進程執(zhí)行

Vitis AI還提供DSight，DExplorer，DDump和DLet等，用于各種任務(wù)執(zhí)行。

DSight & DExplorer

DPU IP 為特定內(nèi)核提供了多種配置，可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)型號進行選擇。DSight 告訴我們每個 DPU 內(nèi)核的利用率百分比。它還提供了調(diào)度程序的效率，以便我們可以調(diào)整用戶線程。還可以查看性能數(shù)字，例如每層和每個DPU節(jié)點的MOPS，運行時和內(nèi)存帶寬。

Softnautics選擇 Xilinx ZynqMP UltraScale+ 平臺進行高性能和計算部署。它提供最佳的應(yīng)用處理、高度可配置的 FPGA 加速功能，以及 VITIS SDK，以加速高性能 ML/AI 推理。我們針對的一個這樣的應(yīng)用是用于 Covid-19 篩查的口罩檢測。其目的是根據(jù)各國政府對 Covid-19 預防措施指南的要求，部署多流推理，用于對戴口罩的人進行 Covid-19 篩查并實時識別違規(guī)行為。

我們準備了一個數(shù)據(jù)集并選擇了預先訓練的權(quán)重來設(shè)計一個用于掩模檢測和篩選的模型。我們通過TensorFlow框架訓練和修剪了我們的自定義模型。這是人臉檢測和面具檢測的兩階段部署。這樣獲得的訓練模型是通過前面章節(jié)中介紹的VITIS AI工作流程傳遞的。我們觀察到推理時間的速度是 CPU 的 10 倍。Xilinx 提供不同的調(diào)試工具和實用程序，在初始開發(fā)和部署過程中非常有用。在初始部署階段，我們沒有檢測到掩碼和非掩碼類別。我們嘗試將基于 PC 的推理輸出與一個名為 Dexplorer 的調(diào)試實用程序之一的輸出相匹配。但是，調(diào)試模式和根導致問題進一步調(diào)試。運行量化器后，我們可以使用更大的校準圖像、迭代和檢測來調(diào)整輸出，視頻饋送的準確率約為 96%。我們還嘗試使用 AI 分析器識別管道中的瓶頸，然后采取糾正措施通過各種方式消除瓶頸，例如使用 HLS 加速來計算后處理中的瓶頸。

審核編輯：郭婷