技术

本方案基于Vitis-AI、ZCU104验证平台和AWS-IoT GreenGrass，其中Vitis-AI用于COVID-19深度学习模型的转换、量化和编译，将模型转换为DPU可运行的.elf文件；ZCU104验证平台完成基于X-Ray图像的COVID-19 CNN在线检测或用作AWS-IoT GreenGrass的边缘计算设备，完成COVID-19的边缘实时检测。

GCC编译代码时,缺省是在目录/usr/include查找头文件,在目录/usr/lib查找库文件。如果是交叉编译,就不能在主机的目录下查找头文件和库文件,因为它们包含的是主机的应用程序的文件。我们需要指定目标单板的头文件和库文件。对于这种需求，GCC使用选项sysroot来实现

赛灵思可编程器件含有数百万个逻辑单元 （LC），并且集成的现代复杂电子系统也与日俱增。本高效设计方法指南提供了一整套最佳做法，旨在于较短的设计周期内完成此类复杂系统的创建。

这是《创建 Vitis 加速平台》系列的第 2 篇博文。在前文中，我们讲解了如何创建硬件以及如何通过 XSA 将元数据 (metadata) 传递给 Vitis™。在本文中，我们将讲解如何使用此 XSA 以及如何创建在目标平台上实现设计加速所需的软件镜像。

普通 NIC 定位于高效迁移服务器的网络数据包，通常包括不同程度的为优化性能而设计的传统卸载。SmartNIC 整合了多方面的附加计算资源，但是这些架构就像雪花一样各不相同，因此，我们将深入研究规模最大、最受欢迎的供应商所提供的几种方法。

针对 5G 蜂窝和机器学习 DNN/CNN 等计算密集型应用，赛灵思的新型矢量处理器 AI 引擎由 VLIW SIMD 高性能处理器阵列构成，与传统的可编程逻辑解决方案相比，功耗减半，芯片计算密度提升高达 8 倍。