基于Vitis AI1.2 dpu平台测试
guanxiao_505740 在 周二, 07/13/2021 - 15:54 提交图文了解基于Vitis AI1.2 dpu平台测试
图文了解基于Vitis AI1.2 dpu平台测试
本视频简要介绍了 Vitis AI 1.3 工具链,其中包括支持框架的量化器和编译器,并演示了设计流程。
随着第三次人工智能浪潮的到来,AI正以前所未有的速度覆盖生产和管理等领域,市场对AI推断的效率与易用性都提出了更高的要求。赛灵思通过 Vitis AI和自适应计算加速平台充分发掘AI 加速潜能并将底层 FPGA 和 ACAP 的繁复细节抽象化,帮助缺乏专业知识的用户轻松开发深度学习推断应用,再度刷新AI推断的高效性和易用性。
本示例工程中我们会在 TensorFlow2 下使用 Keras API 创建一个自定义 CNN 网络,在 Vitis-AI 1.3 环境下编译成 Xilinx DPU 上运行的模型文件,并在 Xilinx zynqMP 上部署运行。该示例工程应在 Vitis-AI1.3 Docker,vitis-ai-tensorflow2conda 环境中运行。
本视频简要介绍了 Vitis AI Edge IP 的计划和架构,包括全新 1.3 版本中的新增功能。
赛灵思Vitis AI开发环境的正确安装姿势
本视频快速介绍 Vitis AI Model Zoo 的计划和内容,包括全新 1.3 版本中的新增功能。
本文描述了Vitis™ AI开发包,这是一个用于深度学习处理器单元(DPU)的全栈深度学习SDK。
本视频将介绍Vitis AI 设计流程原理及Vitis AI1.3版的新功能。
启动人工智能应用从来没有像现在这样容易!受益于像Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC 这样的FPGA,AI现在也可以离线使用或在边缘部署、使用。瑞苏盈科核心板模块结合Vitis AI开发工具给用户提供了便利工具,可用于开发和部署用于实时推理的机器学习应用