色哟哟视频在线观看-色哟哟视频在线-色哟哟欧美15最新在线-色哟哟免费在线观看-国产l精品国产亚洲区在线观看-国产l精品国产亚洲区久久

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

【產品測試】利用設計網關的 IP 內核在 Xilinx VCK190 評估套件上加速人工智能應用

innswaiter ? 2022-11-29 18:36 ? 次閱讀

XilinxVersal AI Core 系列器件旨在解決獨特且最困難的 AI 推理問題,方法是使用高計算效率 ASIC 級 AI 計算引擎和靈活的可編程結構來構建具有加速器的 AI 應用,從而最大限度地提高任何給定工作負載的效率,同時提供低功耗和低延遲。

Versal AI Core 系列VCK190 評估套件采用VC1902器件,該器件在產品組合中具有最佳的 AI 性能。該套件專為需要高吞吐量 AI 推理和信號處理計算性能的設計而設計。VCK190 套件的計算能力是當前服務器級 CPU 的 100 倍,并具有多種連接選項,是從云到邊緣的各種應用的理想評估和原型設計平臺。

賽靈思 Versal AI 內核系列 VCK190 評估套件圖像圖 1:賽靈思 Versal AI 內核系列 VCK190 評估套件。(圖片來源:AMD, Inc)

VCK190 評估套件的主要特性

  • 板載 Versal AI 核心系列設備
    • 配備 Versal ACAP XCVC1902 量產芯片
    • AI 和 DSP 引擎的計算性能比當今的服務器級 CPU 高 100 倍
    • 用于快速原型設計的預構建合作伙伴參考設計
  • 用于前沿應用開發的最新連接技術
    • 內置 PCIe 第 4 代硬 IP,用于高性能設備接口,如 NVMe? 固態盤和主機處理器
    • 內置 100G EMAC 硬 IP,用于高速 100G 網絡接口
    • DDR4 和 LPDDR4 內存接口
  • 協同優化工具和調試方法
    • Vivado? ML, Vitis 統一軟件平臺, Vitis? AI, 用于 AI 推理應用開發的 AI 引擎工具

利用賽靈思 Versal AI 內核系列器件實現 AI 接口加速

賽靈思 Versal AI 內核 VC1902 ACAP 器件框圖圖 2:賽靈思 Versal AI 內核 VC1902 ACAP 器件框圖。(圖片來源:AMD, Inc)

Versal? AI Core 自適應計算加速平臺 (ACAP) 是一款高度集成的多核異構設備,可在硬件和軟件級別動態適應各種 AI 工作負載,使其成為 AI 邊緣計算應用或云加速器卡的理想選擇。該平臺集成了用于嵌入式計算的下一代標量引擎、用于硬件靈活性的自適應引擎,以及由 DSP 引擎和用于推理和信號處理的革命性 AI 引擎組成的智能引擎。其結果是一個適應性強的加速器,其性能、延遲和能效超過了傳統 FPGAGPU 的性能、延遲和能效,適用于 AI/ML 工作負載。

Versal ACAP 平臺亮點

  • 適應性強的引擎:
    • 自定義內存層次結構優化了加速器內核的數據移動和管理
    • 預處理和后處理功能,包括神經網絡 RT 壓縮和圖像縮放
  • 人工智能引擎 (DPU)
    • 矢量處理器的平鋪陣列,使用 XCVC1902 設備(稱為深度學習處理單元或 DPU)時,性能高達 133 INT8 TOPS
    • 非常適合神經網絡,包括CNN,RNN和MLP;硬件可適應不斷演變的算法進行優化
  • 標量引擎
    • 四核ARM處理子系統,用于安全、電源和比特流管理的平臺管理控制器

VCK190 人工智能推理性能

與當前服務器級 CPU 相比,VCK190 能夠提供超過 100 倍的計算性能。下面是基于 C32B6 DPU 內核的 AI 引擎實現的性能示例,批處理 = 6。有關 VCK190 上各種神經網絡樣本的吞吐量性能(以幀/秒或 fps 為單位),DPU 以 1250 MHz 運行,請參閱下表。

| | No | Neural Network | Input Size | GOPS | Performance (fps) (Multiple thread) |
| ---- | -------------------------- | ------------ | ------ | ------------------------------------- |
| 1 | face_landmark | 96x72 | 0.14 | 24605.3 |
| 2 | facerec_resnet20 | 112x96 | 3.5 | 5695.3 |
| 3 | inception_v2 | 224x224 | 4 | 1845.8 |
| 4 | medical_seg_cell_tf2 | 128x128 | 5.3 | 3036.3 |
| 5 | MLPerf_resnet50_v1.5_tf | 224x224 | 8.19 | 2744.2 |
| 6 | RefineDet-Medical_EDD_tf | 320x320 | 9.8 | 1283.6 |
| 7 | tiny_yolov3_vmss | 416x416 | 5.46 | 1424.4 |
| 8 | yolov2_voc_pruned_0_77 | 448x448 | 7.8 | 1366.0 |

Table 1: Example of VCK190 AI Inference performance.

See more detail of VCK190 AI performance from Vitis AI Library User Guide (UG1354), r2.5.0 at https://docs.xilinx.com/r/en-US/ug1354-xilinx-ai-sdk/VCK190-Evaluation-Board

How Design Gateway's IP cores accelerate AI application performance?

Design Gateway's IP Cores are designed to handle Networking and Data Storage protocol without need for CPU intervention. This makes it ideal to fully offload CPU systems from complicated protocol processing and which enables them to utilize most of their computing power for AI applications including AI inference, pre and post data processing, user interface, network communication and data storage access for the best possible performance.

Block diagram of example an AI Application with Design Gateway's IP CoresFigure 3: Block diagram of example an AI Application with Design Gateway's IP Cores. (Image source: Design Gateway)

Design Gateway's TCP Offload Engine IP (TOExxG-IP) performance

Processing high speed, high throughput TCP data streams over 10GbE or 25GbE by traditional CPU systems needs more than 50% of CPU time which reduces overall performance of AI applications. According to 10G TCP performance test on Xilinx's MPSoC Linux systems, CPU usage during 10GbE TCP transmission is more than 50%, TCP send and receive data transfer speed could be achieved just around 40% to 60% of 10GbE speed or 400 MB/s to 600 MB/s.

By implementing Design Gateway's TOExxG-IP Core, CPU usage for TCP transmission over 10GbE and 25GbE can be reduced to almost 0% while ethernet bandwidth utilization can be achieved close to 100%. This allows the sending and receiving of data over the TCP network directly by pure hardware logic and be fed into the Versal AI Engine with minimum CPU usage and the lowest possible latency. Figure 4 below shows the CPU usage and TCP transmission speed comparison between TOExxG-IP and MPSoC Linux systems.

Image of performance comparison of 10G/25G TCP transmission by MPSoC Linux systemsFigure 4: Performance comparison of 10G/25G TCP transmission by MPSoC Linux systems and Design Gateway's TOExxG-IP Core. (Image source: Design Gateway)

Design Gateway’s TOExxG-IP for Versal devices

Diagram of TOExxG-IP systems overviewFigure 5: TOExxG-IP systems overview. (Image source: Design Gateway)

The TOExxG-IP core implements the TCP/IP stack (in hardwire logic) and connects with Xilinx’s EMAC Hard IP and Ethernet Subsystem module for the lower-layer hardware interface with 10G/25G/100G Ethernet speed. The user interface of the TOExxG-IP consists of a Register interface for control signals and a FIFO interface for data signals. The TOExxG-IP is designed to connect with Xilinx's Ethernet subsystem through the AXI4-ST interface. The clock frequency of the user interface depends on the Ethernet interface speed (e.g., 156.625 MHz or 322.266 MHz).

TOExxG-IP’s features

  • Full TCP/IP stack implementation without need of the CPU
  • Supports one session with one TOExxG-IP
  • Multi-session can be implemented by using multiple TOExxG-IP instances
  • Support for both Server and Client mode (Passive/Active open and close)
  • Supports Jumbo frame
  • Simple data interface by standard FIFO interface
  • Simple control interface by single port RAM interface

FPGA resource usages on the XCVC1902-VSVA2197-2MP-ES FPGA device are shown in Table 2 below.

| | Family | Example Device | Fmax (MHz) | CLB Regs | CLB LUTs | Slice | IOB | BRAMTile^1^ | URAM | Design Tools |
| ---------------- | -------------------------- | ------------ | ---------- | ---------- | ------- | ----- | -------------- | ------ | -------------- |
| Versal AI Core | XCVC1902-VSVA2197-2MP-ES | 350 | 11340 | 10921 | 2165 | - | 51.5 | - | Vivado2021.2 |

Table 2: Example Implementation Statistics for Versal device.

More details of the TOExxG-IP are described in its datasheet which can be downloaded from Design Gateway’s website at the following links:

Design Gateway's NVMe Host Controller IP performance

NVMe Storage interface speed with PCIe Gen3 x4 or PCIe Gen4 x4 has data rates up to 32 Gbps and 64 Gbps. This is three to six times higher than 10GbE Ethernet speed. Processing complicated NVMe storage protocol by the CPU to achieve the highest possible disk access speed requires more CPU time than TCP protocol over 10GbE.

Design Gateway solved this problem by developing the NVMe IP core that is able to run as a standalone NVMe host controller, able to communicate with an NVMe SSD directly without the CPU. This enables a high efficiency and performance of the NVMe PCIe Gen3 and Gen4 SSD access, which simplifies the user interface and standard features for ease of usage without needing knowledge of the NVMe protocol. NVMe PCIe Gen4 SSD performance can achieve up to a 6 GB/s transfer speed with NVMe IP as shown in Figure 6.

Image of performance comparison of NVMe PCIe Gen3 and Gen4 SSDFigure 6: Performance comparison of NVMe PCIe Gen3 and Gen4 SSD with Design Gateway's NVMe-IP Core. (Image source: Design Gateway)

Design Gateway's NVMe-IP’s for Versal devices

NVMe-IP 系統概述圖圖 7:NVMe-IP 系統概述。(圖片來源:設計網關)

NVMe-IP的功能

  • 能夠實現應用層、事務層、數據鏈路層和物理層的某些部分,無需CPU或外部DDR存儲器即可訪問NVMe SSD
  • 與賽靈思 PCIe 第 3 代和第 4 代硬 IP 配合使用
  • 能夠利用BRAM和URAM作為數據緩沖區,而無需外部存儲器接口
  • 支持六個命令:識別、關機、寫入、讀取、SMART 和刷新(提供可選的附加命令支持)

XCVC1902-VSVA2197-2MP-E-S FPGA 器件上的 FPGA 資源使用情況如表 2 所示。

| | 家庭 | 示例設備 | 最大頻率 (兆赫) | 負載均衡注冊 | 負載均衡 LUT | 片 | IOB | 布拉姆蒂勒^1^ | 烏蘭 | 設計工具 |
| ---------------- | -------------------------- | ------------------- | -------------- | -------------- | ------ | ----- | ---------------- | ------ | ------------ |
| Versal AI Core | XCVC1902-VSVA2197-2MP-ES | 375 | 6280 | 3948 | 1050 | - | 4 | 8 | 萬歲2022.1 |

表 3:Versal 設備的實現統計信息示例。

有關 Versal 器件的 NVMe-IP 的更多詳細信息,請參見其數據表,可通過以下鏈接從 Design Gateway 的網站下載

面向第四代賽靈思的 NVMe IP 核數據表

結論

TOExxG-IP 和 NVMe-IP 內核都可以通過將 CPU 系統從計算和內存密集型協議(如 TCP 和 NVMe 存儲協議)中完全卸載來幫助加速 AI 應用程序性能,這對于實時 AI 應用程序至關重要。這使得賽靈思的 Versal AI Core 系列器件能夠執行 AI 推理和高性能計算應用,而不會出現網絡和數據存儲協議處理的瓶頸或延遲。

VCK190 評估套件和 Design Gateway 的網絡和存儲 IP 解決方案可在 Xilinx 的 Versal AI Core 器件上以盡可能低的 FPGA 資源使用量和極高的能效在 AI 應用中實現最佳性能。

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問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 網關
    +關注

    關注

    9

    文章

    4500

    瀏覽量

    51159
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    嵌入式和人工智能究竟是什么關系?

    人工智能的結合,無疑是科技發展中的一場革命。人工智能硬件加速中,嵌入式系統以其獨特的優勢和重要性,發揮著不可或缺的作用。通過深度學習和神經網絡等算法,嵌入式系統能夠高效地處理大量數
    發表于 11-14 16:39

    《AI for Science:人工智能驅動科學創新》第6章人AI與能源科學讀后感

    幸得一好書,特此來分享。感謝平臺,感謝作者。受益匪淺。 閱讀《AI for Science:人工智能驅動科學創新》的第6章后,我深刻感受到人工智能在能源科學領域中的巨大潛力和廣泛應用。這一章詳細
    發表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驅動科學創新》第4章-AI與生命科學讀后感

    很幸運社區給我一個閱讀此書的機會,感謝平臺。 《AI for Science:人工智能驅動科學創新》第4章關于AI與生命科學的部分,為我們揭示了人工智能技術在生命科學領域中的廣泛應用和深遠影響。
    發表于 10-14 09:21

    《AI for Science:人工智能驅動科學創新》第一章人工智能驅動的科學創新學習心得

    ,無疑為讀者鋪設了一條探索人工智能(AI)如何深刻影響并推動科學創新的道路。閱讀這一章后,我深刻感受到了人工智能技術科學領域的廣泛應用潛力以及其帶來的革命性變化,以下是我個人的學習
    發表于 10-14 09:12

    risc-v人工智能圖像處理應用前景分析

    RISC-V和Arm內核及其定制的機器學習和浮點運算單元,用于處理復雜的人工智能圖像處理任務。 四、未來發展趨勢 隨著人工智能技術的不斷發展和普及,RISC-V
    發表于 09-28 11:00

    人工智能ai4s試讀申請

    目前人工智能在繪畫對話等大模型領域應用廣闊,ai4s也是方興未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是個需要研究的課題,本書對ai4s基本原理和原則,方法進行描訴,有利于總結經驗,擬按照要求準備相關體會材料。看能否有助于入門和提高ss
    發表于 09-09 15:36

    名單公布!【書籍評測活動NO.44】AI for Science:人工智能驅動科學創新

    大力發展AI for Science的原因。 第2章從科學研究底層的理論模式與主要困境,以及人工智能三要素(數據、算法、算力)出發,對AI for Science的技術支撐進行解讀。 第3章介紹了
    發表于 09-09 13:54

    【xG24 Matter開發套件試用體驗】深入了解Silicon Labs xG24 Matter開發套件

    今天把收到的xG24 Matter開發套件給大家做個詳細的介紹,Silicon Labs-芯科科技公司最新推出的一款具有智能和機器學習硬件加速功能的無線物聯網產品評估xG24 Matt
    發表于 08-27 20:23

    FPGA人工智能中的應用有哪些?

    FPGA(現場可編程門陣列)人工智能領域的應用非常廣泛,主要體現在以下幾個方面: 一、深度學習加速 訓練和推理過程加速:FPGA可以用來加速
    發表于 07-29 17:05

    【xG24 Matter開發套件試用體驗】初識xG24 Matter開發套件

    。 借助高性能 2.4 GHz RF、低電流消耗、人工智能 (AI)/機器學習 (ML) 硬件加速器和 Secure Vault 等關鍵功能,物聯網設備制造商可以打造智能、強大、節能且能夠避免遠程
    發表于 07-11 23:31

    5G智能物聯網課程之Aidlux下人工智能開發(SC171開發套件V2)

    5G智能物聯網課程之Aidlux下人工智能開發(SC171開發套件V2) 課程類別 課程名稱 視頻課程時長 視頻課程鏈接 課件鏈接 人工智能 參賽基礎知識指引 14分50秒 https
    發表于 05-10 16:46

    FPGA開發如何降低成本,比如利用免費的IP內核

    。 了解IP內核的特性和使用方式:選定IP內核后,應詳細閱讀其文檔,了解內核的功能、性能、接口
    發表于 04-28 09:41

    5G智能物聯網課程之Aidlux下人工智能開發(SC171開發套件V1)

    機器人案例.pdf 人工智能 AI泛邊緣:智能安防實訓 31分38秒 https://t.elecfans.com/v/25509.html *附件:泛邊緣案例課.pdf 人工智能 引體向上
    發表于 04-01 10:40

    嵌入式人工智能的就業方向有哪些?

    嵌入式人工智能的就業方向有哪些? 新一輪科技革命與產業變革的時代背景下,嵌入式人工智能成為國家新型基礎建設與傳統產業升級的核心驅動力。同時在此背景驅動下,眾多名企也紛紛嵌入式
    發表于 02-26 10:17

    利用GPU加速Orange Pi?5跑LLMs:人工智能愛好者High翻了!

    本期視頻將會給人工智能愛好者們帶來超級震撼!視頻中,我們將深入了解利用GPU加速OrangePi5跑LLMs的精彩世界。最近知乎
    的頭像 發表于 01-22 15:29 ?1010次閱讀
    <b class='flag-5'>利用</b>GPU<b class='flag-5'>加速</b><b class='flag-5'>在</b>Orange Pi?5<b class='flag-5'>上</b>跑LLMs:<b class='flag-5'>人工智能</b>愛好者High翻了!
    主站蜘蛛池模板: 久久伊人中文字幕有码| 好看AV中文字幕在线观看| 国产老头与老太hd| 伊人久久精品AV一区二区| 国产精品私人玩物在线观看| 青青青青青青青草| write as 跳蛋| 欧美区 bt| YELLOW视频在线观看最新| 欧美成人一区二免费视频| 97影院理论午夜伦不卡偷| 免费在线观看一区| writeas雷狮直播| 日本一二三区在线视频| 成人在线小视频| 少妇伦子伦情品无吗| 国产www视频| 无人区乱码区1卡2卡三卡在线 | 日韩精品亚洲专区在线电影不卡| av老司机色爱区综合| 欧美成人中文字幕在线视频| 边做边爱免费视频| 神马伦理不卡午夜电影| 中国比基尼美女| 快播电影网站大全| adc我们的永久网址| 日本熟妇乱妇熟色在线电影| 国产成人精选免费视频| 亚洲精品在线影院| 趁老师睡着吃她的奶水| 日本国产黄色片| 国产高清视频a在线大全| 亚洲精品视频区| 久久兔费黄A级毛片高清| 99蜜桃在线观看免费视频网站| 日韩AV爽爽爽久久久久久| 国产午夜免费不卡精品理论片| 中文字幕精品AV内射夜夜夜| 秋霞伦理机在线看片| 国产午夜人做人免费视频中文| 永久免费精品精品永久-夜色|