Vitis HLS 学习笔记--Vitis Accelerated Libraries介绍
目录
1. 简介
2. 库的文件结构
3. 分类介绍
3.1 blas
3.2 codec
3.3 data_analytics
3.4 data_compression
3.5 data_mover
3.6 database
3.7 dsp
3.8 graph
3.9 hpc
3.10 motor_control
3.11 quantitative_finance
3.12 security
3.13 solver
3.14 utils
3.15 vision
4. 总结
1. 简介
Vitis Accelerated Libraries,包含很多现成的库,这些库都是开源的,也就是说代码是公开的,而且已经优化过,可以让程序运行得更快。你不需要改变太多你的代码,就能让你的程序速度提升。
这些库有很多种,比如用于解算数学问题的、做基础数学运算的、处理稀疏矩阵的、数字信号处理的,还有一些其他的工具。这些都是很基础的功能,但是可以用在很多不同的程序上。
还有一些特别的库,它们是为了特定的领域设计的,比如处理图像、金融计算、高性能计算、图形处理、数据库管理、数据分析、数据压缩等等。这些库可以让这些特定领域的程序直接加速。
Vitis的库中还包括了一些特别为Versal™设备中的AI引擎优化过的功能,比如数字信号处理、矩阵运算等等。这意味着这些功能在Versal设备上会运行得特别快。

2. 库的文件结构

通常,Vitis 库包含三个级别 (L1/L2/L3) 的函数:
L1 Primitives
- 设计内核的基本算法函数(HLS函数)
- 可自定义或与其他基本函数和内核结合使用
- 需要使用Vitis工具进行构建和编译
L2 Kernels
- 性能优化的内核,带有必需的接口和编译指令
- 如有需要,可进行自定义,并使用Vitis工具构建加速器镜像
- 通过与Xilinx运行时库(XRT)的集成管理初始化和数据传输
L3 Software APIs
- 主机应用中可直接调用的高级软件API
- 这些API调用预构建的FPGA镜像(适用于特定平台)
- 用户可以自定义并重新构建
3. 分类介绍
3.1 blas
Basic Linear Algebra Subroutines,基本线性代数子程序。
3.2 codec
编解码库,用于加速图像编码、解码和相关处理算法。
3.3 data_analytics
数据挖掘:分类、聚类、回归。
文本处理:非结构化信息的提取和转换。
地理空间:空间分析和空间数据挖掘。
3.4 data_compression
硬件加速压缩算法。
3.5 data_mover
在PL和DDR之间高效率传输数据。
3.6 database
SQL引擎开发,使用FPGA卡来加速查询执行。
3.7 dsp
DDS、FFT、FIRs、矩阵乘法(GeMM)和Widgets。
3.8 graph
图形库,包括相似性分析、分类、中心性分析、寻路、连通性分析、社区检测、搜索、图形格式。
3.9 hpc
高性能计算库,多层感知器(MLP)、二维反时间迁移(RTM)、三维RTM、共轭梯度求解器(CG)。
3.10 motor_control
FOC:Field-Orientated Control,场向控制。
SVPWM_DUTY / PWM_GEN:Space Vector Pulse Width Modulation,空间矢量脉宽调制(SVPWM)。
QEI:Quadrature Encoder Interface,四象限编码器接口。
3.11 quantitative_finance
L1:统计函数、数值方法和线性代数函数,支持实际用户实现高级建模,
L2:评估常见的金融衍生产品,如股权产品、利率产品、外汇(FX)产品和信贷产品。
3.12 security
安全算法:对称块密码,对称流密码,非对称加密,密码操作模式,消息认证码和哈希函数。
3.13 solver
矩阵分解操作,线性求解器和特征值求解器。
3.14 utils
实用库,高效地访问DDR、HBM或URAM中的内存执行数据分发、收集、重新排序、插入和丢弃。
3.15 vision
OpenCV视觉库
4. 总结
Vitis加速库为FPGA开发者提供了一系列优化的开源库,涵盖了从基础数学运算到专业领域应用的广泛功能。这些库分为三个层级:L1原语提供设计内核的基础算法,L2内核为性能优化的内核,而L3软件API则提供高级软件接口。特别地,对于Versal™ AI引擎,库中包含了专门优化的功能,以实现极致的运行效率。无论是在数据分析、图像处理、金融计算还是安全算法等领域,Vitis库都能显著提升程序的性能,简化开发流程,使得FPGA的强大计算能力更加易于访问和利用。这些库不仅支持广泛的应用场景,还能够根据用户需求进行定制和扩展,极大地推动了硬件加速的创新和应用。

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