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Vitis 2022.2 主要增强特性
作者:吴昊( Eddie Wu )/ AMD Vitis 统一软件平台产品营销经理
Vitis™ 统一软件平台 2022.2 版已正式发布。主要增强特性包括下列内容:
为 Versal AI 引擎阵列提供新的 Vitis 库功能
• DSP 库功能 – 增强特性
• 求解器库功能
• 视觉库功能
• 超声库功能
针对 Versal 器件的设计流程增强
• 控制内核在 AI 引擎阵列中的相对布局,从而提升性能,提高利用率
• 强化面向 Versal® ACAP 设计的配置与调试功能,包括死锁检测、较大布线数据采集、
RTL/Python 测试平台支持
• Vitis 集成设计环境下的异构设计的新仿真选项

在 Vitis 软件平台 2022.2 版中,Vitis 库经过强化,能支持更多用于 AI 引擎阵列的功能
1- 通过系数再加载功能和动态点大小,DSP 库现可支持超高采样率( SSR )FIR 滤波器。
在指向 AI 引擎阵列的 FFT 功能中,新增 FFT 窗口化元素
2- 对于求解器库,为 AI 引擎阵列新增两个矩阵分解功能,分别是 QR 分解和乔里斯基
( Cholesky )分解。这两种是得到广泛运用的矩阵运算
3- Vitis 视觉库为 AI 引擎阵列新增四项功能:全局色调映射( GTM )、色彩校正矩阵、
3D 查找表和符合 V4L2 的动态重配置。
4- 2022.2 版还提供新的超声库,其中包括 L1 级到 L3 级功能。
• L1 例程为超声波提供类似基本线性代数子程序( BLAS )的功能。
• L2 例程为聚焦、变迹和 b 样条等功能提供 AI 引擎图。
• L3 例程提供合成孔径、平面波和扫描线波束成型等超声子系统。
2022.1 版和 2022.2 版为 AI 引擎提供的 Vitis 库的更详细介绍请见下文。

Versal ACAP 设计流程强化
AI 引擎编译器
在这个新版本中,AI 引擎相对约束提供了在 AI 引擎内控制内核相对布局的途径。这有利于用户从 AI 引擎阵列获得更高性能和更充分的利用率。可以将约束定义为自适应数据流程( ADF )图格式和 JavaScript 对象标记( JSON )格式。
ADF 和 JSON 图形语法例如下所示:

有关 Vitis 工具仿真与分析的新特性
1.采用Vitis 分析器配置、调试和分析 Al 引擎
在2022.2版中,可以在 vitis 分析器中的硬件模拟阶段分析 Al 引擎的状态,为调试提供帮助。而在2022.2版以前,用户必须在硬件内构建设计,才能开展同样的分析。这项特性允许用户在构建硬件前开展配置,加快迭代速度,同时帮助缩短设计周期。
从 2022.1版起,通过 Linux 上的xbutil 和 XRT,就可以启用死锁检测。现在使用赛灵思系统调试器 (XSDB)也支持同样的特性。这对裸机用户有所帮助。可以生成与xbutil生成的文件等效的JSON 文件。这个文件可以导入Vitis 分析器查看。
死锁检测流程如下所示

这项新特性将对XRT的支持扩展到对基于 Al引擎的XSDB 流程的支持。
2.支持在x86主机上用 PS 应用开展软件模拟
除了在嵌入式平台上的QEMU,现在用户可以在 x86仿真器上通过编译和运行处理系统(PS)应用来模拟软件,加快软件模拟的速度。这项功能无需创建 SD 卡镜像,也无需在QEMU中引导 Linux,从而避免相关开销,加快周转时问。用户可以使用 XRT 控制加速内核,自己则专注于高级功能模型。使用此功能前,必须在主机上安装
赛灵思运行时库(XRT)。
3.除了 RTL以外,还可以使用 SystemC 功能模型进行硬件模拟
与RTL相比, SystemC 功能模型能加快编译速度,缩短执行时问。此外,用户也可以搭配使用C 内核和 RTL内核来调试 RTL块。在2022.2版中,支持C/C++ 内核、基于AXI4-Memory Map 的内核和基于 AXI4-Stream 的内核。
新的仿真选项进一步丰富了用户可用的功能仿真流程,如下所示。这些新的仿真流程主要用于协助实现快速功能仿真。

4.使用简单的RTL测试平台或基于 Python 脚本的流量生成器为仿真 Al 引擎内核提供支持
这项特性允许用户将 RTL 测试平台重复用作流量生成器(TG) 或使用 Python 创建流量生成器。这样做无需完整平台就可以单独验证内核。
RTL仿真器使用上述测试平台, x86SIM/AIESIM 负责仿真 C或 Al 引擎内核代码,利用 Unix 套接宇和 XTLM IPC接口在两个进程间建立通信,如下所示。

通过 Vitis 软件平台 2022.2 版,我们现在支持 Python、VHDL、Verilog 和基于 SystemVerilog 的流量生成器。
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