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Vivado的Implementation都包含哪些步骤?
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
2021-09-15 |
Vivado
Vitis AI Library应用
Vitis AI提供两种应用例程,VART和Vitis AI Library,下文详细描述了Vitis AI Library中refinedet应用的实现过程。
2021-09-14 |
Vitis-AI
Vitis AI修炼秘籍(4)——DPU IP的系统集成
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。
2021-09-13 |
Vitis-AI
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DPU-IP
zynqmp单板通过ssh与虚拟机通信
将zynqmp单板和电脑主机通过网线连接到同一个交换机。单板和电脑上电后,打开虚拟机,将网络连接设置成桥接模式。进入虚拟机,查询虚拟机ip地址
2021-09-13 |
Vitis-AI
Zynq-7000系列Quad-SPI I/O接口简介
I/O 信号可通过 MIO 引脚获得, Quad-SPI 控制器在共享或单独的总线配置中最多支持两个 SPI 闪存, 控制器支持以多种配置运行
2021-09-13 |
Zynq-7000
Vitis AI修炼秘籍(3)—— 开发板测试与Linux系统构建
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。
2021-09-10 |
Vitis-AI
,
Zynq
Ubuntu中安装python虚拟环境
Ubuntu中安装python虚拟环境
2021-09-09 |
Ubuntu
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python
Vitis AI修炼秘籍(2)——熟悉Vitis软件的使用之LED驱动
本篇笔记以点亮图中所有的LED为目的,回顾下Vivado的使用,并且开始了解Vitis的开发流程(原来开发环境为SDK)。
2021-09-07 |
Vitis-AI
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ZYNQ-7020
【科普】SOC、SOPC、MPSOC、RFSOC、SDSOC的概念及区别
SOC、SOPC、MPSOC、RFSOC、SDSOC的概念及区别
2021-09-07 |
SDSoC
Vitis AI 编译dnndk应用
在Vitis AI library中的模型在自定义单板使用中,介绍了如何进行模型库编译,下一步要将模型加入到AI应用中进行编译,生成可执行文件。
2021-09-06 |
Vitis-AI
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DNNDK
Vitis AI修炼秘籍(1)——Vitis统一软件平台简介
本系列笔记旨在更深入的探索Vitis以及Vitis内部所使用到的技术,本系列主要针对深度学习部署进行探索,比如自定义自己的深度学习硬件平台,深度学习模型量化、模型编译、TVM自动调优,多DPU核异构系统的调度计算等等。
2021-09-06 |
Vitis-AI
Vitis AI library中的模型在自定义单板使用
在Vitis AI设计中,构建模型是其中非常重要的一步。如果使用调用的模型库呢?
2021-09-03 |
Vitis-AI
Vitis AI DPU代码分析
Vitis AI开发套件提供high-leve C++/Python APIs(VART)进行从云到边器件开发。对于边缘DPU,除了VART,还可以使用advanced low-level C++/Python APIs。
2021-09-02 |
Vitis-AI
,
DPU
Vitis DPU加速设计流程总结
本文对vitis设计流程进行总结
2021-08-31 |
Vitis-AI
,
AI推理
Xilinx 2020.1 MIG核读写DDR3内存,新建工程时配置MIG核的完整步骤
本文以XC7A35TFGG484-2这款芯片为例,采用米联客FPGA开发板,用MIG核驱动DDR3内存。FPGA外接的晶振大小为50MHz,DDR3内存的驱动频率(ddr3_ck_p和ddr3_ck_n)为400MHz。选用的DDR3内存型号为MT41K128M16,内存容量为256MB。
2021-08-31 |
MIG
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DDR3
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