该目录包含各种硬件覆盖，用于加速不同平台上的神经网络。
背景
FPGA（现场可编程门阵列）是半导体器件，通过设计实现具有可编程互连的逻辑块阵列。与“硬化”设备（即CPU / GPU）不同，FPGA可以编程为实现用户所需的特定硬件设计。在设计硬件系统之后，必须使用二进制文件对FPGA进行编程。此过程通常称为配置。此外，在具有固定功能和动态功能的用例中，可以部分地重新配置FPGA。在数据中心环境中，FPGA通过PCIe连接到CPU，或者连接到外部片外存储器。鉴于上述假设，FPGA二进制文件可以划分为静态shell（Xilinx使用术语DSA）和动态overlay（Xilinx使用术语xclbin）。必须在加载任何overlay之前加载静态shell。 Xilinx的云合作伙伴已经加载了shell。如果这个解释看起来有点令人困惑，请不要过于担心。您需要知道的是，您需要选择最能满足您应用需求的overlay。它将由Python API加载。
AWS 硬件 Overlays（XCLBIN）
NIMBIX 硬件 Overlays（XCLBIN）
VCU1525 硬件 Overlays (XCLBINs)
注意：目前，只有overlay_2和overlay_3可用。 你可能会遇到一个已知问题，速度降级。 这将很快更新（xilinx官方表示）。
overlay_0.xclbin：
这种overlay最适合best for高吞吐量应用。
它可以并行处理8个图像，它不支持具有非常大的滤波器的网络，例如YOLOv2
overlay_1.xclbin：
这种overlay非常适合great for高吞吐量应用。
它可以并行处理4个图像，并且它将保持精确度几乎等同于float32模型
overlay_2.xclbin：
这种overlay最适合best for高吞吐量应用。
它可以以2倍速并行处理2个图像，而32x28替代，较大的DSP计算阵列提供最小延迟，并且支持的较大滤波器尺寸可容纳大型网络，如YOLOv2
overlay_3.xclbin：
这种overlay有利于good for高吞吐量应用。
它可以以2倍速度一次处理1个图像，而32x28替代，较大的DSP计算阵列提供最小延迟，并且支持的较大滤波器尺寸可容纳大型网络，如YOLOv2，并且它将保持精度几乎相当于float32型号
本文参考： https://github.com/Xilinx/ml-suite/blob/master/overlaybins/README.md
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作者：战斗机上的飞行员
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/abcdef123456gg/article/details/83861239
